결정계수 비교하기
결정계수는 선형 회귀선이 관측값을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표예요. 선형 회귀에 여러 개의 설명 변수를 포함하는 중요한 이유 중 하나는, 단일 설명 변수만 사용할 때보다 적합도를 높일 수 있기 때문입니다.
여기서는 대만 주택 가격 모델 세 가지의 결정계수를 비교하여 어떤 모델이 가장 좋은 결과를 내는지 확인해 보겠습니다.
적합된 모델인 mdl_price_vs_conv, mdl_price_vs_age, mdl_price_vs_both가 제공되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python의 statsmodels로 배우는 중급 회귀
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Print the coeffs of determination for mdl_price_vs_conv
print("rsquared_conv: ", ____)
print("rsquared_adj_conv: ", ____)
# Print the coeffs of determination for mdl_price_vs_age
print("rsquared_age: ", ____)
print("rsquared_adj_age: ", ____)
# Print the coeffs of determination for mdl_price_vs_both
print("rsquared_both: ", ____)
print("rsquared_adj_both: ", ____)