회귀분석

20240809 TIL1. 회귀분석 평가지표 회귀 평가지표 - MSE에러 정의방법방법1) 에러 = 실제 데이터 - 예측 데이터 로 정의하기방법2) 에러를 제곱하여 모두 양수로 만들기, 다 합치기방법3) 데이터만큼 나누기에러 정의 방법 수식화방법2)가 Mean Squared Erorr(MSE)y값의 머리에 있는 ^ 표기를 hat이라고 하며, 예측(혹은 추정)한 수치에 표기 ▶ 선형회귀만의 평가 지표 - R SquareR Square는 전체 모형에서 회귀선으로 설명할 수 있는 정도기초 용어$y_{i}$: 특정 데이터의 실제 값$\bar{y}$: 평균 값$\hat{y}$: 예측, 추정한 값  R Square 정의 --> ADsP 시험에도 중요하게 나오기 때문에 알아두면 좋음!2. 선형회귀 심화▶ 다중선형회귀 ..

20240808 TIL1. 머신러닝기술 통계 등을 통하여 집계된 정보로 의사결정을 했던 과거와 달리 데이터 수집과 처리 기술의 발전으로 대용량 데이터의 패턴을 인식하고 이를 바탕으로 예측, 분류하는 방법론머신러닝이 발전한 이유 - 인간은 데이터를 기반으로 한 의사결정을 내리고 싶기 때문  ▶ 머신러닝 종류 지도 학습비지도 학습강화 학습2. 선형회귀 이론공통Y는 종속 변수, 결과 변수X는 독립 변수, 원인 변수, 설명 변수통계학에서 사용하는 선형회귀 식베타0 : 편향(Bias)베타1 : 회귀 계수마지막 : 오차(에러), 모델이 설명하지 못하는 Y의 변동성수식 계산 - 각 변수가 사실 행렬로 이루어진 값  머신러닝/딥러닝에서 사용한느 선형회귀 식Y = wX + bw: 가중치b: 편향(Bias)*머신러닝/딥러..