Regression problem - Loss funtion/ β(계수) 추정법

Loss function

 

좋은 알고리즘의 기준: the expected output의 높은 퀄리티 

ŷ:예측 값

y:실제 값

 

에러가 낮아야. 

 

 

bias 와 variance

 

β1: 계수(기울기) 

β0: 상수 값

 

회귀: 해석력이 좋은 장점

 

독립변수가 여러개인 경우

 

제곱 계산식을 사용하는 이유

 

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β(계수) 추정법

 

추정된 β 검증. X's 간 비교

스케일이 다른 경우 - 평균 값을 동일하게 맞춰주는 스케일링 진행

y값에 대해 똑같은 영향도를 가질 수 있도록. 

 

기준

1. P-value 0.05 이하 중 가장 낮은 것을 선택

2. β의 크기를 스케일 전/후 모두 비교

3. β 값이 같을 경우, P-value가 더 낮은 것