회귀모델 생성 1개 이상의 설명변수들과 1개의 반응변수를 가진 선형모델 역시 statsmodels.api.OLS() 클래스와 sklearn.linear_model() 클래스를 적용하여 구축할 수 있습니다. 이 모델의 구축과정과 평가방법은 단순회귀분석(Simple regression) 과 같습니다. 예 1) 코스피지수(kos), 코스탁지수(kq), kodex 레버리지(kl), kodex 인버스(ki), 그리고 원달러환율(WonDol)의 일일 종가들을 설명변수로 사용하여 삼성전자(sam)의 일일 종가를 추정하는 회귀모델을 구축해 봅니다. (이 자료에서 설명변수는 반응변수보다 1일 앞선 데이터 입니다.) kos kq kl ki WonDol sam Date 2023-01-10 2351.0 696.0 14440.0 4885.0 1239.0 60400.0 2023-01-11 2360.0 710.0 14525.0 4875.0 1240.0 60500.0 2023-01-12 2365.0 711.0 14580.0 4860.0 1242.0 60500.0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 다음은 위 자료들을 호출하고 분석에 적합하게 조절하기 위한 코드들입니다. import numpy as np import pandas as p...
python 언어를 적용하여 통계(statistics)와 미적분(Calculus), 선형대수학(Linear Algebra)을 소개합니다. 이 과정에서 빅데이터를 다루기 위해 pytorch를 적용합니다.