OLS 모델 계수 역변환 방법
조회수 205회
OLS를 이용해서 모델을 만들기 전에 인자들에 대해서 robustscaler를 이용해서 표준화를 했습니다. 만들어진 모델에 실제값을 적용하기 위해서 모델의 계수들에 대해서 다시 역변환을 시키는 코드를 짜고 있는데 방법을 잘 모르겠습니다.
1 . robustscaler로 표준화한 코드 robustscaler = RobustScaler() df_scale = robustscaler.fit_transform(df_corr) df_scale
학습시킨 코드 X = sm.add_constant(X) model = sm.OLS(y, X) model_trained = model.fit()
실습 내용 모델 계수 출력을 위해 아래 코드 실행 했으나 코드 실행 : print("표준화된 모델의 계수:", model.coef_) 오류 발생 : AttributeError: 'OLS' object has no attribute 'coef_' 코드 수정 : print("표준화된 모델의 계수:", model_trained.params) 출력값 : 표준화된 모델의 계수: const 0.202 생산량 -0.106 투입량 0.265 초기농도 0.726 dtype: float64
이 다음에 이러한 계수들을 역변환하려고 하는데 잘 안 되네요. 고수님들 조언 부탁 드려요~
댓글 입력