이번 포스트에서는 파이썬의 SymPy 라이브러리를 사용하여 다항회귀를 피팅하는 방법에 대해 알아보겠습니다. SymPy는 기호 수학(symbolic mathematics)을 지원하는 라이브러리로서, 심볼릭 연산을 사용하여 수학적인 식을 다룰 수 있습니다. 다항회귀는 주어진 데이터에 대해 다항식을 적합시키는 방법으로, 주어진 x값에 대한 y값을 예측하는 회귀 모델을 만드는 과정입니다.
SymPy 설치하기
SymPy는 파이썬의 패키지 관리자인 pip를 사용하여 쉽게 설치할 수 있습니다. 다음 명령어를 사용하여 SymPy를 설치해주세요.
pip install sympy
SymPy를 사용한 다항회귀 피팅
다항회귀 피팅을 위해 SymPy의 기능 중에는 다항식(polynomial)을 다루기 위한 클래스인 Poly가 있습니다. 다음은 SymPy를 사용하여 주어진 데이터에 대해 다항회귀를 피팅하는 예제 코드입니다.
from sympy import symbols, Poly
# 주어진 데이터
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [2, 3, 5, 8, 10]
# 변수 설정
x = symbols('x')
n = 3 # 다항식의 차수
# 다항식 피팅
polynomial = Poly.fit(x_data, y_data, n, domain='QQ')
# 다항식 출력
print(polynomial.as_expr())
위 코드에서는 symbols 함수를 사용하여 변수 x를 정의하고, Poly.fit 함수를 사용하여 주어진 데이터 x_data와 y_data에 대해 차수 n의 다항식을 피팅합니다. domain 인자를 통해 다항식의 계수와 상수의 유형을 지정할 수 있습니다.
Poly 객체의 as_expr 메소드를 사용하여 다항식을 출력할 수 있습니다. 출력된 다항식은 주어진 데이터에 가장 잘 적합되는 회귀 모델을 나타냅니다.
결론
이번 포스트에서는 SymPy를 사용하여 다항회귀를 피팅하는 방법에 대해 알아보았습니다. SymPy는 파이썬에서 기호 수학을 다루기 위한 강력한 도구이며, 다항식 피팅 외에도 다양한 수학적인 문제를 해결할 수 있습니다.
더 자세한 내용은 SymPy의 공식 문서를 참고하세요.
Happy coding!