교재의 공식을 유심히 보시고 교쟈 설명을 다시한 번 보시면 이해가 쉬울겁니다~ 여기서 간단히 설명하면, '수정된 결정 계수'는 결정계수의 단점을 보완하기 위함이구요. 그 단점은 바로 종속변수에 영향을 크게 미치지 않는 독립변수의 수가 증가하면서 실제보다 과도하게 그 값이 크게 증가하는 것입니다. 이걸 보완하고자 나온게 수정된 결정계수 개념이구요. 결정계수와 수정된 결정계수는 일종의 상대적 개념입니다. 따라서 종속변수에 영향을 크게 미치지 않는 독립변수를 포함시켰을 때 증가하는 값이 수정된 결정계수는 상대적으로 일반 결정계수보다 그 증가폭(값)이 작다는 의미로 이해하시면 됩니다. 경우에 따라서는 신규 독립변수 추가 시 일반 결정계수는 증가하지만 수정된 결정계수는 감소하는 경우도 있습니다. 감사합니다~^^
안녕하세요 선생님 미어캣책으로 ADsP 41회 준비하다가 궁금한 점이 있어 질문드립니다. p.232 밑에서 두 번째 문단에는 Y절편이 ‘파라미터’ 라고 되어있는데 p.289 참고칸에는 파라미터가 ’회귀계수‘ 라고 되어있습니다. 파라미터가 정확히 무엇인지 알 수 있을까요?
선형회귀모델에서의 회귀계수는 파라미터라고도 부릅니다. 그리고 머신러닝에서 파라미터라고 부르는 개념은 일종의 조절 가능한 상수값을 의미합니다. 그러니까 정리하자면 회귀계수를 파라미터로 부르는 것도 맞고, 머신러닝에서 파라미터는 모델 학습 혹은 모델 튜닝을 위해 값을 조절해가면서 최적의 결과값을 얻기 위해 조절하는 조절값의 의미도 있습니다. 문의 하신 P232는 확인 하고 문맥의 오류가 있을 경우 다시 수정 토록 하겠습니다. 감사합니다^^
![ATEEZ(에이티즈) - [GOLDEN HOUR : Part.2] Preview](http://i.ytimg.com/vi/X4PfgRPBUVo/mqdefault.jpg)
선생님 강의 최고입니당!!!
부족한 강의 잘 봐주셔서 감사합니다~^^ 좋은 결과 있기를 기원합니다~
정말 감사합니다 ㅠㅠ 이 영상으로 예습하고 책 정독하면서 공부하니까 이해하기가 너무 좋아요..
정말 가성비 있게 잘 공부하시네요~^^ 이게 정답입니다~ 화이팅!!!
좋은 강의 감사드립니다❤
감사합니다~^^ 꼭 합격 하길 바랍니다~~
비전공자인데요 알기쉽게 알려주셔서 감사합니다! 유익한 영상이였어요♥️
좋게 봐주셔서 감사해요! 부족한 강의인데, 다행입니다.^^
강의 너무 도움이 많이 되네요 정말 감사해요!
아 진짜요? ^^ 감사합니다~ 작은 리플 하나가 제게도 큰 힘이 된답니다~~ 화이팅!!
미쳤습니다.. 영상 끝까지 고개 끄덕이며 시간 가는 줄 모르고 들었네요. 너무 재밌어요. 감사합니다!!
와~ 정말요~^^ 감사합니다.
23:30 다시보기!
안녕하세요 책 구매해서 독학하고 있는 사람입니다. t 검정 부분도 강의가 있으면 좋겠습니닷..ㅠ
t검정이요? …음… 함 만들어 보겠습니다. 화이팅 하세요!^^
t-검정 강의 추가로 제작해서 올렸어요~ 열공하세요! ^^ ruclips.net/video/hDAzxtasGP4/видео.htmlsi=oM0J9IA4R6fA52VP
@@IT-ld3uc 미리감사합니당
@@뽀통령-j9i t검정 새로 올렸어요~ 재생목록 보시면 있어요~^^ 열공하세요~~
선생님 공부를 하다가 이해가 안 되는 부분이 있는데요…! 수정된 결정계수에서 분모에 독립변수의 수를 빼주면 분모가 작아져서 값은 더 커지는거 아닌가요…? 왜 수정되누결정계수의 값이 더 작아지는지 모르겠습니다ㅠㅠ
교재의 공식을 유심히 보시고 교쟈 설명을 다시한 번 보시면 이해가 쉬울겁니다~ 여기서 간단히 설명하면, '수정된 결정 계수'는 결정계수의 단점을 보완하기 위함이구요. 그 단점은 바로 종속변수에 영향을 크게 미치지 않는 독립변수의 수가 증가하면서 실제보다 과도하게 그 값이 크게 증가하는 것입니다. 이걸 보완하고자 나온게 수정된 결정계수 개념이구요. 결정계수와 수정된 결정계수는 일종의 상대적 개념입니다. 따라서 종속변수에 영향을 크게 미치지 않는 독립변수를 포함시켰을 때 증가하는 값이 수정된 결정계수는 상대적으로 일반 결정계수보다 그 증가폭(값)이 작다는 의미로 이해하시면 됩니다. 경우에 따라서는 신규 독립변수 추가 시 일반 결정계수는 증가하지만 수정된 결정계수는 감소하는 경우도 있습니다. 감사합니다~^^
안녕하세요 선생님 미어캣책으로 ADsP 41회 준비하다가 궁금한 점이 있어 질문드립니다. p.232 밑에서 두 번째 문단에는 Y절편이 ‘파라미터’ 라고 되어있는데 p.289 참고칸에는 파라미터가 ’회귀계수‘ 라고 되어있습니다. 파라미터가 정확히 무엇인지 알 수 있을까요?
선형회귀모델에서의 회귀계수는 파라미터라고도 부릅니다. 그리고 머신러닝에서 파라미터라고 부르는 개념은 일종의 조절 가능한 상수값을 의미합니다. 그러니까 정리하자면 회귀계수를 파라미터로 부르는 것도 맞고, 머신러닝에서 파라미터는 모델 학습 혹은 모델 튜닝을 위해 값을 조절해가면서 최적의 결과값을 얻기 위해 조절하는 조절값의 의미도 있습니다. 문의 하신 P232는 확인 하고 문맥의 오류가 있을 경우 다시 수정 토록 하겠습니다. 감사합니다^^