WLS
이분산 데이터를 위한 가중 최소 자승법입니다. Weighted least squares for heteroscedastic data.모델 유형
- 카테고리:
statsmodels - 라이브러리:
statsmodels
핵심 학습 포인트
- 데이터 분포와 모델 가정을 함께 확인합니다.
- 하이퍼파라미터 변화가 결정 경계/예측값에 미치는 영향을 확인합니다.
- 검증셋 기준으로 일반화 성능을 확인합니다.
주요 하이퍼파라미터
| 키 | UI 라벨 | 타입 | 기본값 |
|---|---|---|---|
weightType | Weight Type | select | 'inverse_variance' |
실습 및 공식 문서
- ML Visual LAB: /statsmodels/wls
- 공식 문서: Stable API
- 공식 API 인덱스: 바로가기