파이썬 함수 help dir

파이썬의 내장함수를 활용하여 여러 함수를 사용할 수 있다.

• dir(): 객체가 가지고 있는 변수와 함수 나열
• help(): 해당 변수나 함수에 대한 설명

 

내장함수를 활용하여 함수를 사용하려면 추가적으로 아래와 같은 내용을 알아두면 좋다.

• 클래스(class): 객체지향 프로그래밍의 기본단위
• 인스턴스(instance): 클래스로부터 생성하는 변수
• 메서드(method): 클래스 내부에 정의된 함수

class new_class:
	def __init__(self):
    
instance = new_class()
instance.method()

 

위를 이용하여 분위수 회귀분석 함수를 찾아보자.

import statsmodels.api as sm
dir(sm)

 

위와 같이 statsmodels.api 라이브러리에 있는 함수를 찾을 수 있다. 

그 중 분위수 회귀분석 함수로 추정되는 QuantReg를 help() 함수를 이용하여 알아보자.

help(sm.QuantReg)

Help on class QuantReg in module statsmodels.regression.quantile_regression:

class QuantReg(statsmodels.regression.linear_model.RegressionModel)
 |  QuantReg(endog, exog, **kwargs)
 |  
 |  Quantile Regression
 |  
 |  Estimate a quantile regression model using iterative reweighted least
 |  squares.
 |  
 |  Parameters
 |  ----------
 |  endog : array or dataframe
 |      endogenous/response variable
 |  exog : array or dataframe
 |      exogenous/explanatory variable(s)
 |  Methods defined here:
 |  
 |  __init__(self, endog, exog, **kwargs)
 |      Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature.
 |  
 |  fit(self, q=0.5, vcov='robust', kernel='epa', bandwidth='hsheather', max_iter=1000, p_tol=1e-06, **kwargs)
 |      Solve by Iterative Weighted Least Squares

 

위와 같은 결과를 이용하여 분위수 회귀분석을 다음과 같이 사용할 수 있다.

model = sm.QuantReg(y, x)
model.fit()
model.predict(x_new)

 

 

 

출처: https://wikidocs.net/85