반응형 군집분석2 회귀 분류 군집 분석 개념 ✅ 회귀 + 분류 + 군집 분석의 핵심 3축 개념 정리 (완성본)1. 📈 회귀분석 (Regression) – 수치 예측요소내용 목적연속형 Y 예측 (예: 매출, 점수)주요 기법단순 회귀, 다중 회귀, 로지스틱 회귀(이진 분류지만 회귀로 분류됨)필수 개념 R² (결정계수): 설명력p-value: 유의성 판단잔차: 예측과 실제의 차이다중공선성: 독립변수 간 중복 정보선형성, 정규성, 등분산성 가정| 관련 함수 (R) | lm(), summary(), plot() |📌 헷갈리는 포인트: 로지스틱 회귀는 종속변수가 범주형 → 사실은 분류에 가까운 회귀입니다.2. 🎯 분류분석 (Classification) – 범주 예측요소내용목적범주형 Y 예측 (예: 합격/불합격, 스팸/정상)주요 기법로지스틱 회귀, 결.. 2025. 6. 13. 통계 분석 개념 회귀분석 군집분석 ADsP 🟦 1. 회귀분석 (Regression Analysis)🔍 개념**하나 이상의 독립변수(X)**를 사용하여 **연속적인 종속변수(Y)**를 예측하는 분석기법📘 쉽게 말하면?공부 시간(X)을 입력했을 때, 예상 점수(Y)를 예측하는 모델📈 “원인(입력)을 알면 결과(출력)를 예측한다”는 원리🔹 1-1. 단순 선형 회귀 (Simple Linear Regression)항목설명목적X가 1개일 때 Y를 예측형태Y = a + bX예시공부시간으로 시험점수 예측 📌 a: 절편 (기본값), b: 기울기 (영향력)🔹 1-2. 다중 선형 회귀 (Multiple Linear Regression)항목설명목적X가 2개 이상일 때 Y를 예측형태Y = a + b₁X₁ + b₂X₂ + ...예시공부시간 + 수면시간 → 시.. 2025. 6. 13. 이전 1 다음 반응형
