작업 14: Python으로 선형 회귀 모델 적합성 검사 라이브러리 만들기1

오늘부터는 파이썬으로 선형 회귀 모델 적합성을 검사할 수 있는

라이브러리를 만들어보겠습니다

---

기본적인 파이썬의 Class 기능과 몇 가지 라이브러리를 합쳐서 만들어보려고 합니다

 

추가로 선형 회귀식과 원래 자료가 함께 그림이 그려지는 코드도 넣었습니다

 

먼저 Class가 어떤 건지 설명드리겠습니다

 

먼저 Class의 구성은 이렇습니다

class COD:
    def __init__(self, x, y):
        self.r, self.p_val = stats.pearsonr(x, y)
        self.R = self.r**2

        print('R_squared : {}, p-value : {}'.format(round(self.R, 4), round(self.p_val, 4)))

제가 작성한 코드의 일부분 입니다

 

크게 나누면 class COD, def __init__(self.x, y), 그 아래 부분 이렇게 3부분으로 나눌 수 있습니다

 

class COD 는 이 객체 전체를 의미합니다

 

def __init__(self, x, y)는 모듈 내부에 인스턴스를 의마합니다

 

마지막 그 아래 부분들은 속성이라고 부릅니다

 

쉬운 이해를 위해 게임을 예로 들겠습니다

화질이 조금 나쁘지만 양해 부탁드립니다

 

아실만한 분은 아실 롤이라는 게임입니다

 

왼쪽에 공격력, 방어력과 같은 능력치와 왼쪽 아래에 Q,W,E,R 이라고 적힌 스킬들

 

그리고 롤이라는 게임 전체를 생각할 수 있습니다

 

여기서 롤이라는 게임 자체를 class COD라고 생각할 수 있겠죠??

 

def __init__(self, x, y) 부분은 스킬 하나 하나를 의미합니다

 

사용자가 입력을 하면 스킬이 나가듯이 사용자가 값을 주면 실행되는 메소드들을 말합니다

 

마지막으로 속성들은 왼쪽에 능력치를 의미합니다

 

공격력을 올리면 기본 공격 데미지가 강해지고 주문력을 올리면 스킬의 데미지가 강해지듯이

 

메소드 내에서 변수같이 입력 되어있는 값들을 말합니다

 

이해가 잘 되셨을까요...?

 

조금 어려운 부분이니 여러번 읽어보시기 바랍니다

 

---

뒷부분으로 가면 갈수록 통계적인 설명이 많이 나오기 때문에 이번 작업도 

 

여러 파트로 나누어서 작성하겠습니다

 

제가 만든 라이브러리 내에는 총 12개의 메소드가 들어가 있기 때문에

 

한 포스팅에 2개씩 설명하겠습니다!

 

오늘 바로 설명에 들어가지는 않구여

 

오늘은 만든 라이브러리를 사용하는 법만 설명드리려고 합니다

 

그래야 다음 포스팅부터 설명드릴 코드들을 직접 실행해보실 수 있으시니까요!!

 

여전히 구글 코랩을 사용하고 있구여 라이브러리를 만들기 위해 저는 visual studio code에서 작업을 했습니다

 

먼저 VSCODE에서 작업을 한 파일을 꼭 .py 확장자로 저장을 해주셔야 합니다

 

그 다음 자신의 구글 드라이브 내에 어떤 경로여도 상관이 없습니다!

 

생각한 경로에 새로운 폴더를 만들고 폴더 내에 파일을 업로드 해줍니다

 

마지막으로 sys라는 라이브러리를 불러온 다음 

 

여기서부터가 중요합니다!!

 

자기가 만든 라이브러리 파일을 업로드한 "폴더"의 경로를 복사해서 위와 똑같이 입력합니다

 

꼭 파일의 경로가 아닌 폴더의 경로에요!

 

경로 뒤에는 /를 하나 더 입력해줍니다

 

이렇게만 해주면 내가 만든 파일 이름을 라이브러리 명처럼 사용할 수 있습니다

 

제가 만든 파일 이름이 AtmosStats라서 at로 줄였습니다

 

위에 numpy랑 pandas처럼 사용이 가능하게 됩니다!

 

이렇게 몇 개 만들어두기만 하면 언제든지 사용이 가능하겠죠??

 

앞으로도 꾸준히 이렇게 필요한 라이브러리들을 몇 개 만들어보려고 합니다

 

오늘도 글 읽어주셔서 감사합니다!