반응형 비선형회귀1 회귀(Regression) 자료 정리(4) - 나이브베이즈, 비선형회귀, MLE 나이브베이즈 Naïve’의 의미 – 예측변수벡터의 정확한 조건부확률은 각 조건부확률 P(Xj | Y=i)의 곱으로 충분히 잘 추정할 수 있다는 단순가정을 기초로 하기 때문이다. 즉, P(X1, X2, X3,….Xp | Y=i)대신 P(Xj | Y=i)로 추정하면서 Xj가 k≠j 인 모든 Xk와 서로 독립임을 가정 베이즈 분류기는 예측변수들이 범주형일 경우에는 좋지만 아닐 경우 범주형으로 변환필요하다 오차가 정규분포를 따른다 = Model이 완전하다 = 잔차가 동일분산을 갖는다 = 잔차가 서로 간 독립 비선형회귀 – 최소제곱방법으로 fit 할 수 없는 Model을 의미 Odds = p1-p 역odds = odds / (1+odds) = p 최대우도추정(MLE, Maximum Likelihood Estima.. 2023. 8. 13. 이전 1 다음 728x90 반응형
