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🏠 3.6.2 단순 선형 회귀 구현: 집값 뚫어보기

이제 전설의 보스턴(Boston) 집값 데이터셋을 도마 위에 올려보겠습니다. 보스턴 지역 내 수백 개 동네의 집값 중앙값(MEDV, 우리의 타깃 $Y$)을 맞추는 것이 목표입니다.

수많은 재료 중에 딱 하나! 저소득층의 비율(LSTAT, $X$)이라는 재료 하나만 써서 집값을 예측해 봅시다! 직관적으로 저소득층이 많은 동네일수록 집값이 떨어질 테니 기울기는 ‘음수(우하향)’가 나오겠죠?

파이썬에서 선형 모델은 sm.OLS(Y, X) 즉 Ordinary Least Squares(최소 제곱법) 라는 신비한 주문으로 구동됩니다. 이때 조심할 점! 파이썬은 $Y = eta_1 X$ 로 절편을 무시해버리는 못된 버릇이 있으므로, add_constant() 함수를 써서 “어이! 기본 상수($eta_0$)도 잊지 말고 꼭 달아둬!”라고 명령을 내려주어야 완벽한 직선 냄비가 완성됩니다.