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딥러닝 · 머신러닝
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해결 여부
해결됨
선형성의 레이블 영향력
22.07.09 17:18 작성 조회수 136
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- regplot()으로 각 칼럼이 회귀 결과에 미치는 영향을 보여주셨는데 강의와 책에서는 선형회귀선의 양방향과 음방향의 선형성이 크면 레이블값의 대한 영향도가 크다라고 간접적으로 나와있는거 같은데 예외인 경우도 있나요? 있다면 예시 하나만 들어서 설명해주실 수 있으실까요? 또한 반대로 양방향과 음방향의 선형성이 크지 않고 선형회귀 직선이 수평에 가까우면 레이블에 대한 영향력이 크지 않다고 단정지어 말할 수 있는건가요?
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권 철민
지식공유자2022.07.09
강의에서 보여드린 regplot()의 결과는 단 하나의 feature를 가지고 target값의 영향을 미치는 정도를 미리 파악한 것이므로 전체 feature를 가진 회귀 모델과는 차이가 있을 수 있습니다. 때문에 단정적으로 특정 하나의 feature가 수평에 가까우면 타겟값에 대한 영향력이 없다고 단정해서 말씀드릴 수는 없습니다.
하지만 대략적으로는 어떤 피처가 어떤 영향도를 미치는지 감을 잡을 수 있게 됩니다.
전체 피처들간의 상대적인 영향도를 학습 후 전체 피처들에 대한 회귀 계수에 기반하여 판단하는 것이 더 정확합니다. 그리고 앞에서 regplot()으로 개별 피처로 판단한 결과가 대략적으로 비슷함을 확인 할 수 있습니다.
감사합니다.
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