OLS 모델 계수 역변환 방법

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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

  1. 학습시킨 코드 X = sm.add_constant(X) model = sm.OLS(y, X) model_trained = model.fit()

  2. 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~

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