728x90 반응형 multiple linear regression2 Multiple Linear Regression (2) - Evaluation Multiple Linear Regression - Evaluation, Analysis 다중선형회귀 모델을 fitting하면 끝인가? 그렇지 않다.다중선형회귀 모델의 기본 가정을 위반하지 않는지 확인해야 한다.기본가정을 위반하지 않아야 unseen data에 대해서도 적절한 inference를 할 수 있다.그렇지 않으면 garbage value를 얻을 것이다. $R_{adj}^2$: 조정된 결정계수결정계수($R^2$)는 회귀모형이 주어진 데이터에 얼마나 잘 맞는지 평가하는 지표이다.종속변수의 변동성을 설명하는 독립변수의 비율을 의미한다.$0 \le R^2 \le 1$이며 값이 클 수혹 모델이 데이터를 잘 설명한다는 뜻이다.그러나 독립변수가 많아지면 이 식이 왜곡될 수 있다.$R^2$는 독립변수가 많아지.. 2024. 10. 14. Multiple Linear Regression (1) - Modeling Multiple Linear Regression (다중선형회귀)Setupresponse variable $y$가 $k$개의 input variable $x_1, x_2, \dots, x_k$의 함수로 모델링한다고 하자. 즉\[ y_i = \beta_0 + \beta_1 x_{1i} + \cdots + \beta_k x_{ki} + \epsilon_i \] coefficient $\beta_0, \beta_1, \dots, \beta_k$는 unknown prameter이고 $\epsilon_i$는 $N(0, \sigma^2)$를 따르는 error term이다. $k=1$인 경우에는 이전에 설명한 단순선형회귀(simple linear regression)이라 한다. $\mathbf{x} = (x_1, x.. 2024. 10. 12. 이전 1 다음 728x90 반응형
