선형 회귀(Linear regression)는 데이터에서 변수들 간의 관계를 모델링하는 데 널리 사용되는 통계 기법입니다. 그러나 선형 회귀는 이상치(outliers)에 민감하게 반응할 수 있어 결과의 신뢰성이 낮을 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 statsmodels 패키지는 로버스트 선형 모델(Robust linear models)을 제공합니다. 로버스트 선형 모델은 이상치에 의해 크게 영향을 받지 않는 강건한 통계 기법입니다.

statsmodels를 사용하여 로버스트 선형 모델을 구현하는 법을 알아보겠습니다. 먼저, 필요한 패키지를 임포트하고 데이터를 준비합니다.

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 입력 변수
X = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 5]])
# 출력 변수
y = np.array([1, 3, 4, 2])

위의 코드에서 X는 입력 변수, y는 출력 변수입니다.

로버스트 선형 모델을 구축하려면 RobustLinearModel 클래스를 사용해야 합니다. 이 클래스의 fit() 메서드를 사용하여 모델을 피팅하고 예측을 수행할 수 있습니다.

# 로버스트 선형 모델 피팅
robust_model = sm.RLM(y, X)
robust_results = robust_model.fit()

# 모델 예측
predictions = robust_results.predict(X)

로버스트 선형 모델을 사용하면 이상치의 영향을 크게 줄일 수 있습니다. RobustLinearModel 클래스는 Least Squares 방법 외에도 다양한 로버스트 회귀 모델을 지원합니다. 예를 들어, M-추정 방법(M-estimation)과 Huber 방법 등을 사용할 수 있습니다.

로버스트 선형 모델은 데이터셋에 이상치가 있는 경우에 유용하며, 이러한 이상치에 강건한 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다.

Note: 로버스트 선형 모델은 일반적인 선형 회귀 모델보다 계산 비용이 높을 수 있습니다. 따라서 대량의 데이터셋에서는 실행 시간과 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다. 이러한 측면을 고려하여 모델을 선택해야 합니다.

본 블로그 포스트에서는 statsmodels를 사용하여 로버스트 선형 모델을 구축하는 방법에 대해 알아보았습니다. 로버스트 선형 모델은 이상치에 더 강건하며, 데이터의 신뢰성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.