[python] SciPy를 사용하여 초기 추정치 설정하기

23 Nov 2023

python

추정(estimation)은 데이터 분석과 모델링에서 중요한 단계입니다. 초기 추정치 설정은 추정 과정의 시작 중 하나로, 모델 파라미터의 초기 값을 설정해야 합니다. 이를 효과적으로 수행하기 위해 파이썬의 SciPy 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

SciPy는 파이썬을 위한 과학 및 기술 계산 라이브러리입니다. 초기 추정치 설정을 위해 Scipy의 optimize 모듈을 사용하겠습니다.

Scipy.optimize 모듈

Scipy.optimize 모듈은 최적화 문제를 해결하기 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 이 중에서도 minimize() 함수가 초기 추정치 설정에 사용될 수 있습니다.

minimize() 함수를 사용하려면 다음 단계를 따라야 합니다.

추정하고자 하는 파라미터를 나타내는 함수를 정의합니다.
목적 함수를 정의합니다. 이는 최소화하려는 함수입니다.
minimize() 함수를 호출하여 초기 추정치 설정을 수행합니다.

예제 코드

아래는 초기 추정치 설정을 위해 Scipy.optimize 모듈을 사용한 예제 코드입니다. 파라미터 x의 초기값을 1로 설정한 후 목적 함수 objective_func()를 최소화하는 과정을 보여줍니다.

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 추정하고자 하는 파라미터를 나타내는 함수
def parameter_func(x):
    return x**2 - 4*x + 3

# 목적 함수
def objective_func(x):
    return np.sin(x)

# 초기 추정치 설정
initial_guess = 1

# minimize() 함수 호출
result = minimize(objective_func, initial_guess, method='BFGS')

# 결과 출력
print(result)

위 코드에서 볼 수 있듯이, minimize() 함수로 최적화를 수행하고 그 결과를 출력하였습니다.

SciPy를 사용하여 초기 추정치 설정은 데이터 분석과 모델링에서 중요한 부분입니다. 최적화 문제를 해결하는데 유용한 Scipy.optimize 모듈을 활용하여 정확한 추정치를 설정할 수 있습니다.

참고 자료

SciPy 공식 문서: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html
SciPy 최적화 예제: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html