OLS 회귀의 정의 및 적용

OLS(Ordinary Least Squares) 회귀는 선형 회귀 모델에서 데이터 포인트에 가장 가까운 직선을 찾는 것을 목표로 하는 최적화 전략입니다. OLS는 알파와 베타에 대한 편견 없는 추정을 제공하는 능력 때문에 선형 회귀 모델에서 가장 효과적인 최적화 방법으로 널리 알려져 있습니다. 잔차의 제곱합을 최소화함으로써 OLS는 회귀선이 데이터 포인트에 가장 높은 적합도를 갖도록 최적의 매개변수 값을 찾을 수 있습니다. 이 방법은 독립변수와 종속변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 예측 및 추론 분석도 가능하게 합니다. 전반적으로 OLS 회귀는

OLS가 선형 회귀에 적용되는 방법

선형 회귀는 지도 기계 학습 작업에 사용되는 알고리즘을 설명하고 예측하는 데 도움이 되는 간단하면서도 강력한 도구입니다. 분류 문제가 아닌 회귀 문제에 주로 적용됩니다. 회귀 문제에는 연속 값 예측이 포함되는 반면 분류 문제에는 범주 예측이 포함됩니다. 따라서 선형 회귀 알고리즘의 목표는 선형 모델을 구축하여 연속형 목표 변수를 예측하는 것입니다. 분류와 달리 대상 변수는 범주형 값이 아니라 숫자 또는 연속형 값입니다. 선형 회귀 알고리즘을 통해 입력 변수의 선형 관계를 기반으로 연속적인 숫자를 예측하여 문제를 모델링하고 예측할 수 있습니다.

회귀 작업은 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 하나는 하나의 특성만 사용하여 대상을 예측하는 작업이고, 다른 하나는 여러 특성을 사용하여 대상을 예측하는 작업입니다.

선형 회귀 모델에서 OLS를 찾는 방법

단순 선형 회귀의 목표는 매개 변수를 조정하여 오류 항을 최소화하는 것입니다. 특히 모델은 최적화 목표로 제곱 오차 최소화를 채택합니다. 우리는 긍정적인 오류와 부정적인 오류가 서로 상쇄되는 것을 원하지 않습니다. 둘 다 모델에 불이익을 주기 때문입니다. 따라서 이 과정을 OLS(Ordinary Least Square) 오류라고 합니다.

요약하자면 OLS는 데이터 포인트를 직선으로 맞추는 데 사용되는 최적화 전략입니다. OLS가 유일한 최적화 전략은 아니지만 알파와 베타의 실제 값에 대한 편견 없는 추정값을 제공하기 때문에 가장 널리 사용되는 전략 중 하나입니다.

Gauss-Markov 정리와 선형 회귀 모델의 가정에 따르면 OLS 추정기는 매개변수의 선형성, 관측치의 무작위 샘플링, 조건부 평균 0, 다중 공선성 없음 및 오류 동분산성 조건에서 효과적인 것으로 간주됩니다. 가장 편향되지 않은 선형 추정치입니다.

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