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늦깎이 공대생의 인공지능 연구실
[해석할 수 있는 기계학습(4-3)] GLM, GAM 및 상호작용
선형 회귀 모델의 가장 큰 장점은 예측값이 특성값의 가중치합으로 모델링된다는 것입니다. 또한, 선형 모델은 많은 가정등을 세울 수 있습니다. 그러나 이러한 가정들이 종종 현실에서는 틀릴 경우가 있다는 것입니다. 특성값에 주어진 결과값은 정규분포를 가질 수 있고, 특성값이 상호작용할 수 있으며 특성값과 결과값 사이의 관계가 비선형적일 수도 있습니다. 다행히도 통계학계에서 선형 회귀 모델을 단순한 칼에서 스위스칼로 변형시키는 다양한 수정방법을 개발했다는 것입니다. 이 포스팅에서 다루는 내용을 선형 모델을 확장하기 위한 것이라고 장담하지는 않겠습니다. 여기서는 GLM(Generalized Linear Model)과 GAM(Generalized Additive Models)과 같은 확장 개념에 대한 간단한 소개..
해석할 수 있는 기계학습/4. 해석할 수 있는 모델
2019. 12. 26. 16:36