통계를 하는 사람들이 회귀모델을 구축하는 것과 머신러닝을 하는 사람들이 회귀모델을 구축하는 것은 조금 다르다.
통계에서는 분포가 정규분포를 잘 따르냐, 나의 데이터는 모집단을 잘 추정하느냐 이런 관점에서 본다.
OLS의 목적은 데이터 포인트와 회귀 직선 사이의 차이(잔차, residuals)의 제곱합을 최소화하는 직선을 찾는 것. 즉, 실제 관측값과 모델에서 예측한 값의 차이를 찾기 위해 이렇게 그림.
통계를 하는 사람들이 회귀모델을 구축하는 것과 머신러닝을 하는 사람들이 회귀모델을 구축하는 것은 조금 다르다.
통계에서는 분포가 정규분포를 잘 따르냐, 나의 데이터는 모집단을 잘 추정하느냐 이런 관점에서 본다.
OLS의 목적은 데이터 포인트와 회귀 직선 사이의 차이(잔차, residuals)의 제곱합을 최소화하는 직선을 찾는 것. 즉, 실제 관측값과 모델에서 예측한 값의 차이를 찾기 위해 이렇게 그림.
