세미 랜덤(semi-random) 데이터에 대한 선형 예측 모델

1.

 1-1. code

import statsmodels.api as sm
import numpy as np
 
# 모델의 예측 변수(x 값)를 위한 랜덤 데이터와 목표(y 값)을 위한 세미 랜덤 데이터를 생성. 목표를 생성하기 위한 입력으로 연관성을 추론
predictors = np.random.random(1000).reshape(500, 2)
target = predictors.dot(np.array([0.4, 0.6])) + np.random.random(500)
 
# 데이터에 선형 회귀를 적용
lmRegModel = sm.OLS(target, predictors)
result = lmRegModel.fit()
 
# 통계에 대한 모델
result.summary()
 

 1-2. result

출처: 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지