AI (Artificial Intelligence)16 [AI/ML] 회귀 분석 검정, 결정계수(R-squared)의 개념과 구하는 법 알아보기 회귀 분석 검정에서 사용하는 결정계수 R^2에 대해서 알아봅니다. 결정계수의 개념에 대해서 먼저 살펴보고, 이를 구해서 검정하는 방법도 알아보겠습니다. [ Contents ] 1. 결정계수 R-squared1 - (SSE 오차제곱합) / (SST 전체제곱합) = (SSR 회귀 제곱합) / (SST 전체제곱합) 결정계수는 회귀모형이 전체 데이터를 얼마나 잘 설명하고 있는지를 보여주는 지표로, 많이 사용하는 평가 지표입니다. 회귀모형이 종속변수(Y)의 변동을 얼마나 잘 설명하고 있는지를 나타내주죠. 결정계수는 0에서 1사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 회귀모형이 잘 설명하고 있다고 판단합니다. 아래에서는 결정계수 계산에 필요한 SSE, SST, SSR에 대해서 알아보겠습니다. 1) SSE (Erro.. 2025. 3. 30. [AI/ML] 최소제곱법을 이용한 회귀계수 추정, 오차 제곱합(SSE) 개념과 정의 회귀계수를 추정하는 방법은 다양하지만, 대표적으로는 최소제곱법을 사용합니다. 최소제곱법을 이용하여 회귀계수를 추정하는 방법을 알아봅니다. [ Contents ] 1. 최소제곱법 (OLS)각 오차의 제곱합을 최소로 하는 회귀 계수를 추정하는 방법 회귀분석은 지도학습으로, 정답값(label)이 있는 데이터로 답을 예측하는 함수를 찾아냅니다. 정답값이 있으므로 예측값과 얼마나 차이나는지 알 수 있죠. 그 오차를 측정해서 제곱합으로 나타냅니다. 오차를 바로 더하지 않고 제곱하는 이유는 오차끼리 상쇄되지 않도록 하기 위해서입니다. 예를 들어 오차가 각각 -1, 2, -1이 났다면 더하면 0이 되버리죠. 이런 걸 방지하기 위해 제곱합을 사용해서 1 + 4 + 1 = 6으로 나타냅니다. 2025.03.30 - .. 2025. 3. 30. [AI/ML] 회귀 분석의 개념과 유형, 그리고 회귀 모형의 가정 [선형성, 독립성, 등분산성] 기계학습에서 가장 기본적이고도 중요한 분야인 '회귀 분석(Regression Analysis)'에 대해서 알아봅니다. 또 회귀분석의 유형과 그 분석의 토대가 되는 회귀 모형의 가정도 살펴보겠습니다. [ Contents ] 1. 회귀 분석(Regression Analysis)연속성 있는 실수 값을 예측하는 문제로, 답을 예측하는 함수를 찾아냅니다. 회귀분석은 지도학습 중 하나로, 정답값(label)이 있는 데이터로 답을 예측하는 함수를 찾아냅니다. 일련의 데이터 추세를 파악해서 특정 값을 예측하는 분석 모형입니다. 2022.04.09 - [AI (Artificial Intelligence)/ML (Machine Learning)] - [AI/ML] 머신러닝(Machine Learning)이란? 지도학습.. 2025. 3. 30. [AI/DL] 딥러닝(Deep Learning)이란? 뉴런과 신경망 AI의 꽃인 딥러닝에 대해 알아보고, 딥러닝의 이론적 토대인 '뉴런'과 '신경망 구조'를 살펴보겠습니다. [ Contents ] 1. 딥 러닝(Deep Learning) 이란? 딥 러닝(Deep Learning): 인간의 뇌(신경망) 구조를 본 떠 만든 머신러닝(기계학습) 알고리즘 딥러닝은 인간의 뇌 구조에서 기인한 알고리즘입니다. 마치 인간이 수많은 뉴런들의 상호작용으로 학습하고 기억하는 것과 같이, 인공신경망을 구성해서 학습하는 방식입니다. 그렇다면, 뉴런과 신경망 구조는 어떻게 생겼을까요? 2. 뉴런과 신경망 뉴런(Neuron, 신경세포)은 일정 자극(역치) 이상의 신호를 받으면 반응하며, 다른 많은 뉴런들과 연결되어 '신경망'을 이룹니다. 수많은 뉴런들이 서로 상호작용하기 때문에 우리는 수많은 기.. 2022. 4. 9. [AI/RL] 강화학습(Reinforce Learning)이란? 에이전트(Agent)와 정책(Policy), 환경(Environments) 머신러닝 기법 중 하나인, 강화학습에 대해 소개합니다. 강화학습에서 에이전트와 정책, 환경이 무엇을 뜻하는지, 그리고 어떻게 학습하는지를 알아봅니다. [ Contents ] 1. 강화학습이란? 강화학습(Reinforce Learning): 주어진 환경에서 시행착오를 거쳐 최적의 보상을 획득하는 방법(Policy)을 학습 강화학습은 우리가 '운동'을 배우는 것과 비슷합니다. 농구공을 잘 넣기 위해서는, 수많은 시행착오를 거쳐 직접 노하우를 익혀야 합니다. 꾸준한 노력만이 실력을 키울 수 있죠. 강화학습도 이와 마찬가지로, 주어진 환경에서 수많은 시행착오를 거쳐 방법을 터득합니다. 다만, 우월한 컴퓨팅 능력을 통해 굉장히 빠르게 많은 시행착오를 거칩니다. 수도 없이 많은 시뮬레이션을 통해, 컴퓨터는 최적의 .. 2022. 4. 9. [AI/ML] 머신러닝(Machine Learning)이란? 지도학습과 비지도학습 머신러닝의 정의에 대해 설명하고, 머신러닝의 두 갈래인 '지도학습'과 '비지도학습'에 대해서 알아보겠습니다. [ Contents ] 1. 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)이란? 기계학습(Machine Learning): 컴퓨터가 인공지능을 얻기위해 학습하는 알고리즘(방법) AI는 '여러 개의 선택지를 빠르게 탐색하고 비교해서 최적의 안을 내놓는 컴퓨터'라고 볼 수 있으며, 기계학습은 '컴퓨터가 인공지능을 얻기 위해 학습하는 알고리즘'입니다. 즉, 방법론입니다. 머신러닝의 종류에는 크게 3가지 '지도학습'과 '비지도 학습' 그리고 '강화 학습'이 있습니다. 강화 학습은 '컴퓨터가 주어진 환경에서 시행착오를 거치며 최적의 보상을 얻는 방법을 학습하는 방식'으로, 강화 학습 카테고리에서 좀 .. 2022. 4. 9. [AI/인공지능] 인공지능이란? AI산업의 전망과 현실 1차 산업혁명은 '증기기관', 2차 산업혁명은 '내연기관과 전기', 3차 산업혁명은 '인터넷과 컴퓨터'였습니다. 그리고 21세기는 제4차 산업혁명의 시초로, 우리는 현재 'AI와 빅데이터' 시대에 살고 있습니다. 이 글에서는 인공지능에 대해 알아보고, 관련 산업의 전망과 현실을 살펴보겠습니다. [ Contents ] 1. 인공지능(Artificial Intelligence) 인공지능: 여러 가지의 선택지를 빠르게 탐색하고, 비교해서 최적의 안을 내놓는 컴퓨터(프로그램) 인공지능은 인공으로 만들어진 지능입니다. 그렇다면 '지능'이 무엇일까요? Intelligence의 어원을 살펴보면, Inter(사이에서)와 legere(고르다)라는 라틴어의 합성어라고 합니다. 즉, "여러 개 중 적절한 것을 선택"한다는 .. 2022. 3. 17. 이전 1 2 다음
