statsmodel

• sklearn의 linear_model이 머신러닝의 관점이라면 statsmodel은 좀 더 statistical

• statsmodels.api : statsmodels를 편리하게 불러오는 모듈
• sm.add_constant : $\beta_0$ 추가
• model = sm.OLS : 모델 생성
• model.fit() : 학습

tips 데이터로 실습

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 예제 데이터 로드 (Seaborn의 tips 데이터셋 사용)
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset('tips')

# 독립변수(x)와 종속변수(tip) 설정
x = tips['total_bill']  # 예시로 total_bill을 독립변수로 사용
y = tips['tip']

# 독립변수에 상수 추가
x_with_constant = sm.add_constant(x)

# 회귀 분석 모델 생성 및 적합
model = sm.OLS(y, x_with_constant)  # OLS: Ordinary Least Squares
results = model.fit()

# 회귀 분석 결과 출력
print(results.summary())