오차 자기개발/Programming 2021. 7. 10. 머신러닝(Machine Learning) 기초 - 11 : 선형 회귀 분석(Linear Regression) - 오차(Loss)에 대해서 선(line)의 기울기 및 y 절편을 할당할 때 우리는 어떤 것이 최적인지에 대해 고려하고 정의해야 한다. 이때 사용되는 개념인 오차(Loss)는 에러(error)라고도 칭하며 각 데이터 포인트와 최적선(line of best fit)간 의 차이를 나타낸다. 오차(loss)는 한 지점(point)로 부터 최적선(line of best fit) 간 거리의 제곱으로 생각할 수 있으며 거리 제곱 (단순 거리 대신)를 실시하여 선 위와 아래의 포인트가 동일한 방식으로 총 오차(loss)에 기여하게 하는 방법이다. 위 예제에서는 : * A 포인트, 제곱 거리는 9 (3²) 이며 * B 포인트 제곱 거리는 1 (1²)이다. 하여 해당 모델의 총합 오차(Loss)는 10이 되며 만일 동일한 데이터 분포에서 총합 오차.. 이전 1 다음
