sst (1) 썸네일형 리스트형 선형 회귀 모델의 설명력과 통계적 유의성을 판단하는 기준 1. 선형 회귀 모델의 설명력 1-1. R^2 선형 회귀 모델의 설명력은 R^2으로 평가하며, R^2은 다음과 같이 나타낼 수 있다. R^2 = 1 - (SSR / SST) = (SSE / SST) R^2은 종속변수(y)의 전체 분산(variation)중에서, 모형에 의해 설명되는 정도를 의미하며, 0~1 사이의 값을 가진다. R^2가 1에 가까운 값이 될수록 해당 선형 회귀 모델의 설명력이 좋다는 의미이다.(모델이 데이터의 변동을 잘 설명하고 있다는 것을 의미함) 1) SST (Total Sum of Squares) - 샘플 데이터에 존재하는 종속변수(y)의 전체 흩어진 정도 - 전체 데이터의 변동성 - 모든 데이터 포인트가 데이터의 평균에서 얼마나 멀리 떨어져 있는가 - (모델없이) y가 얼마나 퍼져.. 이전 1 다음
