선생님~ 회귀계수 관련

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.