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선형 모델 적합하기

이제 선형 모델을 적합해 보겠습니다. 선형 모델은 단순하고 이해하기 쉽기 때문입니다. 모델을 적합한 후에는 어떤 예측 변수가 타깃과 의미 있게 선형적으로 상관되어 있는지, 그리고 타깃에 미치는 영향의 크기는 어떤지 확인할 수 있어요. 예측 변수가 유의미한지에 대한 판단은 계수의 p-값에 근거합니다. 이는 t-검정을 사용해 계수가 0과 통계적으로 유의하게 다른지 검정하는 것입니다. p-값은 특정 특징의 계수가 0과 다르지 않을 확률(우연일 가능성)을 의미합니다. 일반적으로 p-값이 0.05보다 작으면 해당 계수가 0과 유의하게 다르다고 봅니다.

คำแนะนำ

100 XP
  • .fit() 메서드를 사용해 선형 모델을 적합하고, 결과를 results 변수에 저장하세요.
  • .summary() 함수로 결과 요약을 출력하세요.
  • 결과의 p-값(results의 .pvalues 속성)을 출력하세요.
  • results 객체의 .predict() 함수로 train_features와 test_features에 대한 예측을 만드세요.