밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

from Scratch

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󽴜󽴔󺽷󺡇󽴔󼨨󻞄󼨧󺋿

예를 들어

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장 ‘단순 회귀 분석’에서 만든 모델을 살펴보면 친구 수가 한 명씩

증가할 때 사용자가 하루 평균 사이트에서 보내는 시간이

0

.

90

분씩 증가한다고

예측되었다.

또한 다음과 같은 경우가 있다고 생각해 보자.

· 근무 시간이 더 긴 사람은 더 적은 시간을 사이트에서 보낼 것이다.

· 친구 수가 많은 사람일수록 근무 시간이 더 길다

이 경우 ‘실제’ 모델은 다음과 같다.

사이트에서 보내는 시간(분) =

α

+

β

1

친구 수 +

β

2

근무 시간 +

ε

여기서

β

2

는 음수이고 근무 시간과 친구 수는 양의 상관관계를 지닌다고 해보

자. 이 경우, 단일 변수 모델의 오류를 최소화한다면

β

1

은 과소평가될 것이다.

사이트에서 보내는 시간(분) =

α

+

β

1

친구 수 +

ε

만약 실제 모델의

β

1

(즉, ‘실제’ 모델의 오류를 최소화하는

β

1

)을 사용하는 단일

변수 모델로 예측 성능을 평가해 보자.

β

2

<

0

이지만 모델에 포함시키지 않았기

때문에 근무 시간이 긴 사용자의 예측값은 너무 크게 계산될 것이고, 근무 시간

이 짧은 사용자의 예측값은 조금 더 크게 계산될 것이다. 또한 근무 시간과 친구

의 수는 양의 상관관계를 지니기 때문에 친구 수가 많은 사용자의 예측값은 너

무 크게 계산될 것이고, 친구 수가 적은 사용자의 ...