# 회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수가 종속변(반응변수에 미치는 영향의 크기와 방을 나타내는 통계량이다. 회귀 계수는귀 모형의심 요소로, 데이터 기반으로 변수 간의 관계를 정량적으로 해석하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 해석 방법, 추정 방식, ...
검색 결과
"결정계수"에 대한 검색 결과 (총 14개)
# 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 모...
# 회귀 회귀(Regression)는 머신러닝 통계학에서 기법 중 하나로 하나 이상의 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 사이의 관계를 모델링하여 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 이해하고, 미래의 값을 추정하거나 간의 인과 관계를 탐색하는 데 널리 활용됩니다. 이 문서에서는 회귀 분석의 기본 개념, 주요 유형,...
# 회귀 분석## 개요 회귀 분석**( Analysis)은 통계학에서 두 이상의 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 대표적인 기법이다 주로 하나의종속 변수**(응 변수, dependent variable와 하나 이상의독립 변수**(설 변수, independent variable 사이의 인과 관계 또는 상관 관를 수학적으로 표현하여, 독립 변수의 변화가 ...
# 설명변수의 분산## 개요 회귀분석(Regression Analysis)은 종속변수(dependent variable)와 이상의 독립변수(independent variable) 간의 관계를 모델링하고 분석하는 통계적 기법이다. 이 과정에서 독립변수는 일반적으로 **설명변수**(explanatory variable) 또는 **예측변수**(predictor...
# 회귀모형 적합도 회귀모형 적도(Regression Model Fit)는 통계학에서 회귀분석을 구축한 모형이 관측된 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 평가하는 척도이다. 적합도 분석은 모형의 유용성과 신뢰성을 판단하는 데 핵심적인 역할을 하며, 모형이 데이터에 과적합(overfitting)되었는지, 또는 부적합(underfitting) 상태인지 진단하는 ...
# 회귀 방정식 개요 **회귀 방식**(Regression Equation)은 통학에서 두 개 이상의 변수 간의 관계를 수학적으로 모델링하여, 한 변수의 값을 다른 변수의 값을 기으로 예측하는 사용되는 수식입니다. 주로 독립 변수(independent variable)와 종 변수(dependent variable) 사이의관 관계를 분석하고, 이를 바탕...
# 분산 ## 개요 **분산**(Variance)은 통계학에서 데이터의 산포도, 즉 데이터 값들이 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 대표적인 척도이다. 분산은 회귀분석, 추정, 가설 검정 등 다양한 통계적 분석에서 핵심적인 역할을 하며, 데이터의 변동성과 불확실성을 정량적으로 평가하는 데 사용된다. 특히 회귀분석에서는 잔차의 분산, 설명변수...
Adjusted R-s ## 개요**Adjusted R-squared수정된 결정계수)는귀분석에서 모의 적합도를 평가하는 지표 중 하나로, 일반적인 **R-squared**(결계수)의계를 보완하기 위해 제안된 통계량이다. R-squared 독립변수들이 종속변수를 잘 설명하는지를 나타내는 값이지만, 독립변수를 추가할수록 무조건 증가하는 성향이 있어 모델의 과...
# 성능 평가 인공지능(AI) 모델의 **성능 평가Performance Evaluation)는 개발된 모델이 주어진 과제(Task)를 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행하는지를 정량적·정성적으로 분석하는 과정입니다. 모델의 훈련 과정 이후, 성능 평가는 모델의 실용성과 신뢰성을 판단하는 핵심 단계로, 실제 배포 전 반드시 수행되어야 합니다. 특히 머신러닝 ...
# R² ## 개요 **R²**(R-squared, 결정계수)는 통계학 및 기계학습에서 회귀 모델의 성능을가하는 대표 지표 중 하나입니다. R² 모델이 종속 변수(dependent variable)의 분산 중 얼마나 많은 부분을 설명할 수 있는지를 나타내는 값으로, 일반적으로 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 이 값이 1에 가까울수록 모델이 데이터의 변...
# 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. --- ## 정...
# R-squared ## 개요 R-squared(결정계수)는 회귀분석에서 모델의 설명력(예측 능력)을 측정하는 주요 통계량이다. 이 값은 종속변수의 변동성 중 독립변수가 설명할 수 있는 비율을 나타내며, 0~1 사이의 값을 가진다. R-squared는 회귀모델의 적합도를 평가하는 데 널리 사용되지만, 단순히 모델의 성능만을 판단하는 지표로 활용될 수 있...
# 회귀 방정식 ## 개요 회귀 방정식은 통계학에서 두 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 수학적 표현이다. 주로 독립변수(예: X)와 종속변수(예: Y) 사이의 상관관계를 분석하며, 이는 데이터의 패턴을 이해하고 미래 값을 추정하는 데 중요한 도구로 활용된다. 회귀분석은 다양한 분야에서 적용되며, 선형회귀, 로지스틱회귀, 다항회귀 ...