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통계학의 선형회귀분석과 머신러닝의 Ridge, Lasso 회귀 모델 비교Machine learning/Algorithms 2020. 11. 10. 17:30
1. 통계학 모델링과 머신러닝 모델링의 주요 차이점 Statistics modeling Machine learning 방정식 형태로 변수 간의 관계를 공식화함 규칙 기반이 아닌 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘 데이터에 대한 모델 피팅 수행 전에 모델 곡선의 모양을 가정해야함 제공된 데이터를 기반으로 복잡한 패턴을 자동으로 학습할 수 있으므로 기본 형태를 가정할 필요 없음 85%의 정확도와 95%의 신뢰도로 output을 예측함 85%의 정확도로 output을 예측함 모델링에서 P 값과 같은 다양한 매개변수 진단이 수행됨 통계적 진단 테스트를 수행하지 않음 데이터는 train, test를 수행하기 위해 70-30%로 분할됨 학습 데이터에서 개발되고 테스트데이터에서 테스트된 모델 데이터는 train, v..