머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터를 학습하여 자동으로 보다 정확한 결과를 예측하거나 분류하는 기술을 말합니다. 머신러닝은 인공 지능(AI)의 한 분야로, 사람이 직접 프로그래밍하지 않고도 데이터를 기반으로 학습하고 자동화하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있게 합니다. 머신러닝은 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 기계 학습, 딥 러닝, 빅 데이터 분석 등의 기술을 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
회귀분석은 두 변수 간의 상관관계를 이용하여 한 변수의 값을 예측하는 방법이다. 즉, 특정 변수의 값이 다른 변수의 값에 어떻게 영향을 미치는지를 모델링하는 것이다. 회귀분석은 종속 변수(Y)와 한 개 이상의 독립 변수(X) 간의 관계를 설명하기 위해 사용된다. 이러한 모델은 종속 변수 Y가 X의 값에 따라 어떻게 변하는지를 설명하기 위해 사용된다.
로지스틱 회귀분석은 종속 변수가 범주형 변수인 경우 사용하는 회귀분석 방법입니다. 로지스틱 회귀분석은 종속 변수가 0 또는 1인 두 개의 범주로 나뉘는 것을 예측하기 위해 사용됩니다. 이 방법은 종속 변수가 0 또는 1인 두 개의 범주로 나뉘는 것을 예측하기 위해 사용됩니다. 이 방법은 종속 변수가 0 또는 1인 두 개의 범주로 나뉘는 것을 예측하기 위해 사용됩니다. 이 방법은 종속 변수가 0 또는 1인 두 개의 범주로 나뉘는 것을 예측하기 위해 사용됩니다. 로지스틱 회귀분석은 여러 개의 설명 변수(X)가 있을 때, 그 중 하나의 종속 변수(Y)가 0 또는 1인 두 개의 범주로 나뉠 확률을 추정함으로써, Y값이 0 또는 1이 될 확률을 추정합니다.
다중회귀분석은 독립변수가 여러 개인 회귀분석을 말합니다. 다중회귀분석은 독립변수가 여러 개인 경우, 각 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 분석하기 위해 사용됩니다. 다중회귀분석은 독립변수가 여러 개일 때, 각 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 분석하기 위해 사용됩니다. 다중회귀분석은 독립변수 간의 상관관계, 각 독립변수의 상대적 영향력, 종속변수의 잔차 등을 통해 모형의 적합도를 평가할 수 있습니다.
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