machinlearning1 Chap02 통계 학습(3) 오늘은 저번 시간에 이어서 왜 더 현실적이고 유연한 모델을 쓰면 안 되는 지를 설명드리겠습니다. ● 예측 정확성과 모델 해석 가능성 사이의 상충관계 1. 회귀 분석같은 단순한 방법은 모델 해석을 더 쉽게 할 수 있다(추론 부분에서 더 뛰어남.) 예를 들어 선형 모델에서 $\beta_{j}$는 다른 모든 변수를 일정하게 유지했을 때 $\mathbf {X_{j}}$의 한 단위 증가에 대한 Y의 평균 증가입니다. 2. 예측에만 관심이 있어 첫번째 이유와 관련이 없어도 복잡한 모델 대신 간단한 모델로 더 정확한 예측을 할 가능성이 있습니다. 직관적으로 보이지는 않지만 더 유연한 모델이 오히려 적합시키기 어렵다는 사실과 관련됩니다. ● 나쁜 추정 비선형회귀 방법은 매우 유연하지만 f에 대해 나쁜 추정을 할 수 있.. 2019. 9. 11. 이전 1 다음
