Tag: Prediction

2019
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모델의 정확도 평가

2.2 모델의 정확도 평가통계 분야에서 가능한 모든 자료에 대해 어떤 한 방법이 다른 방법들보다 지배적으로 더 나은 경우는 없다.그러므로 주어진 자료에 대해 최고의 기법을 선택하는 것이 실제로 통계학습을 수행하는 데 있어서 가장 어려운 부분 중의 하나이다. 2.2.1 적합의 품질 측정주어진 자료에 대한 통계학습방법의 성능을 평가하기 위해서는 이 방법에 의한

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예측 정확도와 모델 해석력 사이의 절충 (Trade-Off)

2.1.3 예측 정확도와 모델 해석력 사이의 절충 (Trade-Off)좀 더 제한적인 모델을 선호할 수 있는 몇 가지 이유가 있다.만약 주 관심사가 추론이면, 제한적인 모델이 훨씬 더 해석하기 쉽다.예를 들어, 추론이 목적인 경우, 선형 모델은 $Y$와 $X_1, X_2, \cdots, X_p$ 사이의 상관관계를 이해하는 것이 아주 쉽기 때문에 좋은 선택일

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어떻게 $f$ 를 추정하는가?

2.1.2 어떻게 $f$ 를 추정하는가?우리의 목적은 통계학습방법을 훈련 데이터에 적용하여 알려지지 않은 함수 $f$를 추정하는 것이다.다시 말하면, 임의의 관측치 $(X, Y)$ 에 대해 $Y \approx \hat{f}(X)$ 을 만족하는 함수 $f$를 찾고자 한다.넓게 얘기하면, 이 일을 위한 대부분의 통계학습방법들은 모수적(parametric) 또는

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통계학습이란?

ISLR (Introduction to Statistical Learning)Chapter 2. 통계학습2.1 통계학습이란?Advertising 자료는 200개의 다른 시장에서 제품의 sales(판매 수치)와 각 시장별로 그 제품에 대한 광고예산으로 구성되어 있다. 광고예산은 TV, radio, newspaper 에 대한 것이다. 각 그래프는 각 변수에