선형 회귀란 무엇인가요?
질문: 선형 회귀란 무엇인가요?
A: 선형 회귀는 수학을 사용하여 다른 것이 변할 때 어떤 것이 어떻게 변하는지를 살펴보는 방법입니다. 종속변수와 하나 이상의 설명 변수를 사용하여 '회귀선'이라고 하는 직선을 만듭니다.
질문: 선형 회귀의 장점은 무엇인가요?
A: 미지의 매개변수에 선형적으로 의존하는 모델은 매개변수와 비선형적으로 관련되어 있는 모델보다 적합하기가 더 쉽습니다. 또한 결과 추정치의 통계적 특성을 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
질문: 선형 회귀의 실용적인 용도는 무엇인가요?
A: 선형 회귀는 예측, 예측 또는 감소를 위해 관찰된 값(데이터)에 예측 모델을 맞추는 데 사용할 수 있습니다. 또한 변수 간의 관계 강도를 정량화하고 다른 변수에 대한 중복 정보를 포함하는 데이터의 하위 집합을 식별하는 데에도 사용할 수 있습니다.
질문: 선형 회귀 모델은 어떻게 오류를 최소화하려고 하나요?
A: 선형 회귀 모델은 선과 데이터 포인트 사이의 수직 거리(잔차)를 가능한 한 작게 만들려고 노력합니다. 이는 잔차의 제곱 합계(최소 제곱), 다른 규범에 대한 적합도 부족(최소 절대 편차) 또는 최소 제곱 손실 함수의 페널티 버전(릿지 회귀)을 최소화하여 수행됩니다.
질문: 선형 회귀 모델이 최소 제곱을 기반으로 하지 않을 수도 있나요?
A: 예, 선형 회귀 모델이 최소 제곱을 기반으로 하지 않고 다른 규범에서 적합도 부족을 최소화하거나(최소 절대 편차), 최소 제곱 손실 함수의 페널티 버전(릿지 회귀)을 최소화하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
질문: "선형 모델"과 "최소 제곱"은 동의어인가요?
A: 아니요, 동의어가 아닙니다. 두 용어는 밀접하게 연관되어 있지만, "선형 모델"은 직선을 사용하는 것을 의미하고 "최소 제곱법칙"은 선과 데이터 포인트 사이의 수직 거리를 최소화하여 오류를 최소화하는 것을 의미합니다.
