선생님~ 회귀계수 관련
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작성한 질문수 104
선생님~
통계학에서 배울 때 회귀계수가 유의한 회귀계수인지 확인할 수 있는 절차가 있었는데요~ (각 독립변수의 회귀계수에 따른 유의확률이 유의수준보다 작아야 유의한 회귀계수로서 회귀식에서 사용하는게 가능하게 되는)
머신러닝에서는 그러한 절차는 없는건가요~?
통계학에서 여러 분석에서 검증할 때 많이 쓰였던 유의확률이나 유의수준은 머신러닝에서 어떠한 개념인지 궁금합니다..
답변 1
1
안녕하십니까,
전통 통계은 샘플링 한 데이터가 얼마나 모집단을 정확하게 대표하는지의 신뢰도/신뢰 구간, 그리고 가설 검정등을 중요하게 여깁니다.
하지만 머신러닝은 접근 방법이 다르기 때문에 이를 개의치 않습니다.
머신러닝의 경우는 데이터의 숨겨진 패턴을 가장 잘 설명할 수 있는 최적의 함수를 찾는 것이 일반적인 목표입니다. 이를 데이터를 반복적으로 액세스 해가면서 목적함수를 최적화 해가면서 최적 함수를 찾고 이에 따른 분류/회귀등의 예측 분석등의 작업을 해나갑니다.
때문에 머신러닝은 p-value와 같은 전통적으로 통계학에서 중요시하는 개념은 크게 중요하지 않습니다.
감사합니다.
안녕하세요 열심히 수강중인 학생입니다
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