조정 결정계수 (Adjusted R-squared) 조정 결정계수(Adjusted R-squared)는 회귀 분석에서 모델의 설명력을 나타내는 결정계수( )가 독립 변수의 개수가 증가함에 따라 무조건적으로 상승하는 단점을 보완하기 위해, 변수 개수에 따른 페널티를 부여하여 계산한 지표이다. 1. 개요 회귀 분석의 목적은 독립 변수( )들이 종속 변수( )의…
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"결정계"에 대한 검색 결과 (총 31개)
결정계수 개요 결정계수(決定係數, 영어: Coefficient of Determination)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수)가 종속변수(반응변수)의 변동을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 통계량이다. 일반적으로 R²(R-squared)로 표기되며, 그 값은 0에서 1 사이의 실수로 표현된다. 결정계수는 회귀 모형의 적합도(Goodness of Fit)를…
감독 학습 개요 감독 학습(Supervised Learning)은 인공지능, 특히 머신러닝 분야에서 가장 기초적이고 널리 사용되는 학습 방식 중 하나입니다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)이 쌍으로 주어진 상태에서 모델이 입력과 출력 사이의 관계를 학습함으로써 새로운 입력에 대한 정확한 출력을 예측할 수 있도록 합니다. 감독 학습은 분…
정상성 (Stationarity) 1. 개요 정상성(Stationarity)이란 시계열 데이터의 통계적 특성(평균, 분산 등)이 시간이 경과해도 변하지 않고 일정하게 유지되는 성질을 의미한다. 시계열 분석의 핵심 목적은 과거의 패턴을 통해 미래를 예측하는 것인데, 데이터의 통계적 특성이 시간에 따라 계속 변한다면 과거의 데이터로 학습한 모델을 미래에 적용하…
표준편차 개요 표준편차(Standard Deviation)는 통계학에서 데이터의 분산도를 측정하는 대표적인 지표로, 평균값을 중심으로 데이터가 얼마나 퍼져 있는지를 수치화한 값이다. 이 개념은 과학적 연구, 금융 분석, 공학 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 회귀분석에서 모델의 예측 정확도를 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 정의 및 개념 수학적 정의 표…
수문학적 모델링 (Hydrological Modeling) 1. 개요 수문학적 모델링이란 소규모 유역부터 국가 단위, 나아가 지구 전체 규모에 이르기까지 지구 표면과 대기, 지하수 사이에서 일어나는 물의 순환 과정(수문 순환)을 수학적, 물리적, 또는 통계적 방법으로 단순화하여 재현함으로써 수자원의 거동을 예측하고 분석하는 기법이다. 수문학적 모델링의 핵심…
R² 점수 (결정계수) R² 점수(결정계수, Coefficient of Determination)는 회귀 모델의 성능을 측정하는 대표적인 지표입니다. 이는 모델이 종속 변수의 전체 분산 중 어느 정도의 비율을 설명하는지를 나타내며, 모델의 설명력을 정량적으로 평가하는 데 사용됩니다. 정의 및 수식 R² 점수는 실제 값과 모델 예측값 사이의 오차를 기반으로 …
회귀 모델 (Regression Model) 1. 개요 회귀 모델이란 하나 이상의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 상관관계를 수학적 함수로 모델링하여, 새로운 입력 값에 대한 연속형 수치(Continuous Value)를 예측하는 머신러닝 알고리즘이다. 2. 회귀 모델의 기본 원리 회귀 분석의 핵심은 입력 데이터( )와 출력 데이터( ) 사이의 관계를 …
파이로클로르 (Pyrochlore) 1. 개요 파이로클로르(Pyrochlore)는 나이오븀(Nb)과 희토류 원소를 주성분으로 하는 복잡한 산화물 광물군으로, 입방 결정계의 특유한 구조를 가진 광물이다. 화학적으로는 또는 형태의 일반식을 가지며, A 자리에는 주로 희토류 원소나 알칼리 토금속이, B 자리에는 나이오븀, 탄탈륨, 티타늄 등이 배치된다. 외관상으…
모델 평가 (Model Evaluation) 1. 개요 모델 평가란 학습된 머신러닝 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하고 일반화된 예측 성능을 보이는지를 정량적으로 측정하는 과정이다. 모델 평가의 핵심 목적은 모델의 일반화 성능(Generalization Performance)을 확인하는 것이다. 모델이 학습 데이터에만 지나치게 최적화되어 새로운 데…
회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 통계학에서 회귀 분석(Regression Analysis)을 수행할 때 나타나는 핵심 개념으로, 독립 변수(설명 변수)가 종속 변수(반응 변수)에 미치는 영향의 크기와 방향을 수치적으로 나타냅니다. 회귀 분석은 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 널리 사용되며, 회귀 계수는 이러한 모델…
결정 구조 (Crystal Structure) 개요 결정 구조(Crystal Structure)란 고체 물질 내부에서 원자, 이온, 또는 분자가 규칙적이고 주기적인 배열을 이루는 3차원적 공간 배치를 의미합니다. 이러한 규칙적인 배열은 결정의 물리적, 화학적, 전기적 성질을 결정하는 가장 근본적인 요소입니다. 결정 구조를 연구하는 분야는 고체물리학(Soli…
결정 구조 (Crystal Structure) 개요 결정 구조(Crystal Structure)란 고체 물질 내부에서 원자, 이온, 또는 분자가 공간상에서 규칙적으로 반복되어 배열된 3차원적 배열 방식을 의미합니다. 결정질 고체(Crystalline Solid)의 가장 큰 특징은 이러한 장기 질서(Long-range order)를 가진다는 점이며, 이는 비…
인공지능 성능 측정 인공지능(AI)의 성능 측정은 AI 시스템이 주어진 과제를 얼마나 효과적이고 정확하게 수행하는지를 평가하는 과정입니다. AI 기술이 급속도로 발전함에 따라, 단순한 정확도 이상의 다양한 지표를 활용하여 모델의 신뢰성, 효율성, 공정성 등을 종합적으로 평가하는 것이 중요해졌습니다. 이 문서는 인공지능 성능 측정의 주요 개념, 평가 지표, …
종속변수 개요 종속변수(Dependent Variable)는 통계·머신러닝 모델에서 예측하거나 설명하고자 하는 대상을 의미한다. 회귀분석(regression analysis)에서는 독립변수(설명변수, predictor)와의 관계를 통해 종속변수의 값을 추정한다. 종속변수는 연구 목적에 따라 연속형, 이산형, 범주형 등 다양한 형태를 가질 수 있으며, 모델 …
RMSE 개요 RMSE(Root Mean Square Error, 평균 제곱근 오차)는 회귀분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. RMSE는 관측값과 모델의 예측값 사이의 차이(잔차)를 제곱한 후, 그 평균을 구하고 제곱근을 취하여 계산됩니다. 이 값은 오차의 크기를 절대적인 수치로 표현하므로, 예측의 정밀도를 직관적으로 해석…
계수 개요 계수(coefficient)는 통계학, 특히 회귀 분석에서 매우 중요한 개념으로, 독립 변수(independent variable)가 종속 변수(dependent variable)에 미치는 영향의 크기와 방향을 수치적으로 나타내는 값이다. 회귀 분석을 통해 추정되는 계수는 변수 간의 관계를 정량적으로 해석하는 데 핵심적인 역할을 한다. 예를 들어…
회귀 분석 회귀 분석(Regression Analysis)은 통계학에서 두 개 이상의 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 특히 한 변수(종속 변수)가 다른 변수들(독립 변수 또는 설명 변수)에 의해 어떻게 영향을 받는지를 수학적으로 표현함으로써 예측 및 추론을 가능하게 합니다. 회귀 분석은 경제학, 사회과학, 의학, 공학, …
최소제곱법 개요 최소제곱법(Least Squares Method)은 관측된 데이터와 모델의 예측값 사이의 차이, 즉 잔차(residual)의 제곱합을 최소화하여 모델의 파라미터를 추정하는 통계적 방법이다. 이 방법은 회귀 분석, 데이터 피팅, 예측 모델링 등 데이터과학의 핵심 분야에서 널리 사용되며, 특히 선형 회귀 모델의 추정에 가장 일반적으로 적용된다.…
평균 절대 오 개요 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)는 회귀 분석에서 예 모델의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중입니다. MAE는 예측값과 실제 관값 사이의 차이, 즉 오차(error)의 절대값을 평균한 값으로, 모델이 평균적으로 얼마나 큰 오차를 내는지를 직관적으로 나타냅니다. 회귀 분석에서는 모델이 연속형 변수를 예측하기 때…