[파이썬 데이터 분석] 회귀모형의 평가(이론)

이번에는 회귀모형의 평가를 이론적으로 알아보자. 평균제곱오차와 결정계수 등이 있다.

실습 단계 없이 평가에 사용되는 공식이나 단어들의 의미를 알아보려고 한다. 평균제곱오차 MSE(Mean Squared Error) 또는 MSD(Mean Squared Deviation)라고도 하며, 다음과 같이 표현된다.

모형을 통해 추정된 값인 y^i과 실측값 yi의 차에 대한 제곱합의 평균으로 표현되며, 이 값이 크면 모형의 예측력이 떨어짐을 의미하고 이 값이 작을수록 모형이 더 정확한 예측을 한다는 것을 알 수 있다. 결정계수 결정계수(R2 sttatistic)는 반응 변수 전체 변동 중 모형에 의해 설명되는 변동의 비율을 의미한다.

만약 결정계수가 0.8이면 반응 변수의 전체 변동 중 약 80%가 모형에 의해 설명되는 변동이라고 말할 수 있으며, 이에 대한 계산식은 다음과 같다. 수정 결정계수 다중 선형 회귀모형은 하나 이상의 설명 변수를 이용한다.

결정계수는 설명 변수의 수가 늘면 증가하는 ...

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