[patsy] dmatrices

patsy 모듈의 dmatrices 함수는 데이터를 통계 모델링을 위한 디자인 행렬(design matrix)로 변환하는 데 사용되는 함수입니다. 이 함수는 주로 회귀 분석 및 통계 모델링을 수행할 때 독립 변수와 종속 변수를 준비하기 위해 활용됩니다.

시그니처

dmatrices 함수의 시그니처는 다음과 같습니다:

patsy.dmatrices(formula_like, data, eval_env=0, NA_action='drop', return_type='matrix')

formula_like: 종속 변수와 독립 변수의 관계를 지정하는 문자열 형식의 공식(formula)입니다. 이 공식은 R의 모델링 언어와 유사한 형식을 가지며 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 정의합니다.

data: 데이터 프레임 또는 배열과 같은 데이터 소스입니다. 종속 변수와 독립 변수를 추출하기 위해 사용됩니다.

eval_env: 변수를 평가하는 환경을 지정하는 옵션으로, 기본값은 0입니다.

NA_action: 결측값(누락된 값) 처리 방법을 지정하는 옵션으로, 기본값은 'drop'입니다. 'drop'으로 설정하면 결측값을 가진 행을 제거합니다.

return_type: 결과를 반환하는 형식을 지정하는 옵션으로, 기본값은 'matrix'입니다. 다른 옵션으로 'dataframe'을 선택할 수 있습니다.

dmatrices 함수를 사용하면 주어진 공식에 따라 종속 변수와 독립 변수가 추출되고, 이들은 디자인 행렬로 구성됩니다. 이 디자인 행렬은 통계 모델에 적용하기 위해 사용됩니다.

예제

예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 dmatrices 함수를 호출할 수 있습니다

import patsy

formula = "y ~ x1 + x2"
data = {"y": [1, 2, 3], "x1": [4, 5, 6], "x2": [7, 8, 9]}

y, X = patsy.dmatrices(formula, data, return_type='dataframe')

이렇게 하면 종속 변수 y와 독립 변수 X가 추출되어 데이터 프레임으로 반환됩니다. 이러한 디자인 행렬은 주로 다양한 통계 모델을 적합시키고 분석하는 데 사용됩니다.

해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.