로지스틱 회귀
로지스틱 회귀는 데이터를 기반으로 이진 결과를 예측하는 통계 및 머신러닝 기법입니다. 하나 이상의 독립 변수에 따라 사건이 발생할 확률을 추정하며, 의료, 금융, 마케팅, AI 등 다양한 분야에 널리 적용됩니다....
3 분 읽기
Logistic Regression
Machine Learning
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Statistics
선형 회귀
선형 회귀는 통계와 머신러닝에서 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 핵심 분석 기법입니다. 단순성과 해석 용이성으로 잘 알려져 있으며, 예측 분석과 데이터 모델링의 기초가 됩니다....
3 분 읽기
Statistics
Machine Learning
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수정된 결정계수(Adjusted R-squared)
수정된 결정계수는 회귀 모델의 적합도를 평가하는 통계적 지표로, 예측 변수의 수를 반영하여 과적합을 방지하고 모델 성능을 보다 정확하게 평가할 수 있도록 합니다....
3 분 읽기
Statistics
Regression
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예측 모델링
예측 모델링은 데이터 과학과 통계 분야에서 과거의 데이터 패턴을 분석하여 미래의 결과를 예측하는 정교한 과정입니다. 통계 기법과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 금융, 의료, 마케팅 등 다양한 산업에서 트렌드와 행동을 예측하는 모델을 만듭니다....
5 분 읽기
Predictive Modeling
Data Science
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인과 추론
인과 추론은 변수 간의 인과관계를 규명하기 위해 사용되는 방법론적 접근법으로, 상관관계를 넘어선 인과 메커니즘을 이해하고 교란 변수와 같은 과제를 해결하는 데 과학 분야에서 매우 중요합니다....
3 분 읽기
Causal Inference
Statistics
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탐색적 데이터 분석 (EDA)
탐색적 데이터 분석(EDA)은 시각적 방법을 활용하여 데이터셋의 특성을 요약하고, 패턴을 발견하며, 이상치를 탐지하고, 데이터 정제, 모델 선택, 분석을 안내하는 과정입니다. Python, R, Tableau와 같은 도구를 사용합니다....
2 분 읽기
EDA
Data Analysis
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