Allen's 데이터 맛집

다중 선형 회귀 분석은 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 널리 사용되는 기법입니다. 이 글에서는 다중 선형 회귀의 기본 원리, 모델 구축 방법, 그리고 실생활 예시를 알아보겠습니다. 다중 선형 회귀란? 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)는 한 개 이상의 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 선형 관계를 모델링하는 통계 기법입니다. 단순 선형 회귀가 하나의 독립 변수를 다루는 데 비해, 다중 선형 회귀는 여러 개의 독립 변수를 포함하여 보다 복잡한 데이터 세트와 현실 세계의 문제를 해결할 수 있습니다. 모델의 수학적 표현 다중 선형 회귀 모델은 다음과 같이 표현됩니다: Y=β0 + β1X1 + β2X2 +...+βnXn + ϵ 여기서, Y는 종속 변수, Xi 는 독립..

머신러닝 모델을 개발하고 평가할 때, 편향(Bias)과 분산(Variance)의 개념은 모델의 성능을 이해하고 최적화하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다. 이 글에서는 Bias-Variance Trade-off의 개념, 이의 중요성, 그리고 이 균형을 맞추기 위한 전략에 대해 알아보겠습니다. Bias와 Variance란? - 편향(Bias): 편향은 모델이 학습 데이터에 대해 과소적합되어 있는 상태를 의미합니다. 편향이 높은 모델은 학습 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못해, 새로운 데이터에 대한 예측이 정확하지 않을 수 있습니다. - 분산(Variance): 분산은 모델이 학습 데이터에 대해 과적합되어 있는 상태를 나타냅니다. 분산이 높은 모델은 학습 데이터의 노이즈까지 학습하여, 새로운 데이터에 대해..

머신러닝에서 모델을 개발할 때, 편향(Bias)과 분산(Variance)의 개념을 이해하고 이들 사이의 균형을 찾는 것은 성공적인 모델링의 핵심입니다. 이 글에서는 편향과 분산의 정의, 그리고 이들이 머신러닝 모델 성능에 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다. 편향(Bias)이란? 편향은 모델이 학습 데이터에 있는 실제 관계를 얼마나 잘 파악하지 못하는지를 나타내는 지표입니다. 고정관념이나 사전 가정으로 인해 발생하는 오류로, 편향이 높은 모델은 실제 데이터의 복잡성을 과소평가하여 과대적합을 할 위험이 있습니다. 즉, 편향이 높으면 학습 데이터에 대해 과소적합(underfitting)될 가능성이 높아집니다. 분산(Variance)이란? 분산은 모델이 학습 데이터의 작은 변동에 대해 얼마나 민감하게 반응하는지..

분류 모델의 성능을 평가하는 데 있어 정확도만으로는 모델의 진정한 성능을 파악하기 어려운 경우가 종종 있습니다. 특히 불균형한 데이터셋에서는 더욱 그렇습니다. 이러한 상황에서 카파 상관계수(Kappa Coefficient)는 모델 평가의 유용한 지표로 활용됩니다. 이 글에서는 카파 상관계수의 개념, 계산 방법, 그리고 중요성에 대해 알아보겠습니다. 카파 상관계수(Kappa Coefficient)란? 카파 상관계수는 두 관측자의 평가 일치도를 측정하는 통계적 방법으로 시작되었으나, 분류 모델에서 예측 정확도가 무작위 추측보다 얼마나 더 나은지를 평가하는 데에도 사용됩니다. -1부터 +1까지의 범위를 가지며, 값이 클수록 모델의 성능이 더 좋음을 의미합니다. 카파 상관계수의 계산 카파 상관계수는 다음 공식으..