반응형 잔차표준오차1 회귀(Regression) 자료 정리(3) - RSE, 가중회귀, 후진제거, 쿡의 거리 * 워드로 정리하다 보니 함수가 들어가지 않아서 이미지로 업로드했어요~ 잔차표준오차(RSE: Residual Standard Error) 가중회귀(Weighted Regression) 다른 가중치를 가진 레코드들을 회귀하는 방법 sklearn의 LinearRegression() fit 할때 parameter로 sample_weight 값을 추가하면 됨 후진제거(Backward Elimination) – 전체 Model부터 시작하여 별로 의미없는 변수들을 연속적으로 제거하는 방법 외삽법(Extrapolation) - Modeling에서 사용한 Data 범위를 벗어난 부분까지 Model을 확장하는 것으로 예측시에는 Danger 교란변수(Confounding Variable) – 중요 예측변수지만 회귀방정식에.. 2023. 8. 13. 이전 1 다음 728x90 반응형
