# KDD ## 개요 **KDD**(Knowledge Discovery in Databases, 데이터베이스에서의 지식 발견)는 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 규칙, 관계, 또는 유용한 정보를 추출하는 과정을 의미하는 데이터과학 분야의 핵심 개념입니다. KDD는 단순한 데이터 분석을 넘어서, 데이터 전처리, 데이터 마이닝, 패턴 평가, 지식 표현까지를...
검색 결과
"변수 선택"에 대한 검색 결과 (총 16개)
# 독립변수 ## 개요 **독립변수**(independent variable)는 통계학, 특히 회귀분석에서 중요한 개념 중 하나로, 어떤 결과나 현상에 영향을 미칠 수 있다고 가정되는 변수를 의미한다. 독립변수는 종속변수(dependent variable)의 변화를 설명하거나 예측하는 데 사용되며, 실험이나 관찰 연구에서 연구자가 조작하거나 통제할 수 ...
# 다중 선형 회귀 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)는 하나의 종속 변수(dependent variable)와 두 개 이상의 독립 변수(independent variables) 간의 선형 관계를 모델링하는 통계적 기법이다. 머신러닝과 통계학에서 널리 사용되며, 특히 수치 예측 문제(regression problems)에서 ...
# 고차원 데이터 고차원 데이터(High-dimensional Data는 변수(특징)의가 관측치샘플)의 수보다 훨씬 많은 데이터를 의미합니다. 이러한는 현대 데이터 과학, 특히 생물정보학, 이미지 처리,어 처리, 금융 분석 등 다양한 분야에서 자주 등장하며, 분석의 복잡성과 도전 과제를 동반합니다. 본 문서에서는 고차원 데이터의 정의, 특성, 분석 시 발...
# 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,...
# 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 ...
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...
# 필터 방법 ## 개요**필터 방법**( Method)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 모델링에서 **특성 선택**(Feature Selection)을 수행하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 이은 모델 훈련 과정에 의존하지 않고, 데이터 자체 통계적 특성만을 기반으로 각 특성의 중요도를 평가하여 불필요하거나 중복된 변수를 제거하는 것을 목표로 합니다...
# 리지 회귀 리지 회귀(Ridge Regression) 선형 회귀 분석의종이지만, **과적합**(overfitting)을 방지하기 위해 정규화(regularization) 기법을 적용한 고급 회귀 모델이다. 특히 독 변수들 사이에 **다중공선성**(multicollinearity)이 존재할 때 일반 선형 회귀보다 더 안정적인 계수 추정을 제공한다. 리지...
# 레지스터 할 ## 개요 **지스터 할당**(Register Allocation)은 컴파일러가 프로그램의 변수를 하드웨어의 제한된 수의 **CPU 레지스터**(Register)에 효율적으로 매핑하는 과정을 의미합니다. CPU 레지스터는 메모리보다 훨씬 빠른 접근 속도를 제공하므로, 변수를 레지스터에 저장하면 프로그램의 실행 속도가 크게 향상됩니다. 그...
# 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...
# 부분적분 ## 개요 부분적분(部分積分, Integration by Parts)은 미적분학에서 곱의 미분법을 기반으로 한 적분 기술로, 복잡한 함수의 곱을 포함하는 적분을 단순화하여 계산하는 데 사용됩니다. 이 방법은 특히 다항식과 삼각함수, 지수함수, 로그함수의 곱 형태로 주어진 적분 문제에 효과적입니다. 본 문서에서는 부분적분의 공식 유도, 적용 방...
Okay, I to write a professional wiki-style document in Korean about the Ordinary Least Squares (OLS) method under the category of Regression in Statistics. Let me start by outlining the structure base...
# 회귀 계수 ## 개요 회귀 계수는 통계학에서 변수 간 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 핵심 개념입니다. 주로 선형 회귀 분석을 통해 독립변수와 종속변수 사이의 수량적 관계를 정량화합니다. 이 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 계산 방법, 해석 방식 및 실제 적용 사례에 대해 상세히 설명합니다. --- ## 정의 및 개념 ### 선형 회...
# 선형 회귀 ## 개요 선형 회귀(Linear Regression)는 통계학과 데이터 과학에서 널리 사용되는 기초적인 예측 모델링 기법이다. 이 방법은 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 선형 관계를 수학적 방정식으로 표현하여, 미래 값을 예측하거나 변수 간의 영향을 분석하는 데 활용된다. 선형 회귀는 단순 회귀(Simple Linear Regres...