회귀분석2

• 잔차 진짜 의미 쉽게 알자 데이터 분석이나 통계 모델을 공부하다 보면 '잔차'라는 단어를 만나게 됩니다. 익숙하지 않은 용어라 어렵게 느껴질 수도 있지만, 잔차는 모델의 성능과 데이터의 특성을 이해하는 데 있어 아주 중요한 개념입니다. 그렇다면 잔차는 무엇을 의미하나요? 단순히 예측값과 실제값의 차이를 넘어, 우리 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하고 있는지, 어떤 부분이 개선되어야 하는지에 대한 귀중한 정보를 담고 있습니다. 이 글을 통해 잔차가 정확히 무엇이며, 왜 중요한지에 대해 쉽게 이해하실 수 있을 것입니다. 잔차란 무엇일까요? 기본적인 개념 이해하기 데이터 분석에서 '잔차(Residual)'는 통계 모델이나 머신러닝 모델이 예측한 값과 실제 우리가 관측한 값 사이의 차이를 의미합니다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같습니.. 카테고리 없음 2025. 5. 5.

• 잔차 뜻 쉽게 이해하기 데이터 분석이나 인공지능 모델을 활용하여 미래를 예측하거나 현상을 설명할 때, 우리는 항상 완벽한 결과를 얻을 수 있을까요? 안타깝게도 현실은 그렇지 않습니다. 모델은 실제 데이터를 완벽하게 설명하지 못하며, 항상 '예측값'과 '실제값' 사이에는 차이가 발생합니다. 이 차이를 이해하는 것은 모델의 성능을 평가하고 개선하는 데 매우 중요합니다.그렇다면 통계 및 데이터 분석에서 잔차는 무엇을 의미할까요? 이 글에서는 잔차의 기본적인 개념부터 오차와의 차이점, 그리고 잔차가 모델 분석에서 왜 중요한지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 글을 통해 잔차의 의미를 명확히 이해하고, 모델의 적합성을 평가하는 데 필요한 통찰을 얻으실 수 있을 것입니다. 이제 잔차의 세계로 함께 들어가 보시죠! 잔차란 무엇인가요?기본적.. 카테고리 없음 2025. 5. 3.