선형회귀Linear Regression /다중선형회귀Multiple Linear Regression

기본 개념오차(Error): 실제 값에서 예측 값(y_true - y_pred)을 뺀 값입니다. 모델이 예측한 값(모집단의 회귀식에서 얻은 값)과 실제 데이터 사이의 차이를 의미합니다. 일반적으로 모델의 성능을 평가할 때 사용되며, 모델이 데이터를 얼마나 잘 예측하는지를 나타냅니다. 이상적인 경우 오차는 0에 가깝습니다. 실제 데이터 생성 과정에서 발생하는 불확실성을 의미하며, 모델이 잡아낼 수 없는 데이터의 실제 변동성을 포함합니다. 오차는 주로 이론적이며 관측 불가능하다는 점에서 잔차와 다릅니다. 잔차(Residual): 통계 모델이나 머신러닝에서 관측된 값과 모델에 의해 예측된 값 사이의 차이 (표의 회귀식에서 얻은 값) 입니다. 모든 데이터 포인트에 대한 잔차의 분포를 분석함으로써 모델의 적합성..
통계 2024. 4. 26. 14:28
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