Regression7 [데이터 사이언스 스쿨] 5.3 레버지리와 아웃라이어 개별적인 데이터 표본 하나하나가 회귀분석 결과에 미치는 영향력은 레버리지 분석이나 아웃라이어 분석을 통해 알 수 있다. ○ 레버리지(leverage) : 실제 종속변수값이 예측치(predicted target)에 미치는 영향을 나타낸 값 ○ 아웃라이어(outlier) : 모형에서 설명하고 있는 데이터와 동떨어진 값을 가지는 데이터, 즉 잔차가 큰 데이터. 잔차의 크기는 독립 변수의 영향을 받으므로 아웃라이어를 찾으려면 이 영향을 제거한 표준화된 잔차를 계산해야 한다. - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] 5.3 레버지리와 아웃라이어 2021. 5. 10. [데이터 사이언스 스쿨] 5.1 확률론적 선형 회귀모형 probabilistic model ○ 부트스트래핑(bootstrapping) : 회귀분석에 사용한 표본 데이터가 달라질 때 회귀분석의 결과는 어느 정도 영향을 받는지를 알기 위한 방법이다. - 기존의 데이터를 재표본화(re-sampling)하여 여러가지 다양한 표본 데이터 집합을 만드는 방법을 사용한다. 재표본화는 기존의 N개의 데이터에서 다시 N개의 데이터를 선택하되 중복 선택도 가능하게 한다(unordered resampling with replacement). ○ 위 summary는 확률론적 선형 회귀모형을 사용한 것이다. 확률론적 선형 회귀모형을 쓰면 부트스트래핑처럼 많은 계산을 하지 않아도 빠르고 안정적으로 가중치 추정값의 오차를 구할 수 있다. ○ 확률론적 선형 회귀모형에서는 데이터가 확률 변수로부터 생성된 표본이라고 가정한다.. 2021. 5. 10. [데이터 사이언스 스쿨] 4.5 부분회귀 partial regression ○ 부분회귀 플록(partial regression plot) : 독립변수의 갯수가 많을 때 특정한 하나의 독립변수의 영향력을 시각화하는 방법이 부분회귀 플롯(Partial Regression Plot)이다. Added Variable Plot이라고도 한다. ○ 만약 회귀분석을 한 후에 새로운 독립변수를 추가하여 다시 회귀분석을 할 때 종속변수에 영향을 미치는 모든 독립변수를 회귀모형에 포함하지 않는 한 모형의 가중치는 항상 편향된(biased) 값이 된다. ○ 또한 기존 가중치 벡터의 값이 달라진다. ○ CCPR(Component-Component plus Residual) 플롯 : 부분회귀 플롯과 마찬가지로 특정한 하나의 변수의 영향을 살펴보기 위한 것 - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] 4.5 부.. 2021. 5. 10. [K-ICT 빅데이터센터] 파이썬 텐서플로우(v1.x) 딥러닝 Ch5. TensorFlow 선형회귀모델을 활용한 집값 예측 모델-최권택교수 ★ 강의자료, 소스코드 다운받기 : https://kbig.kr/portal/kbig/datacube/... 2021. 4. 22. 이전 1 2 다음
