독립변수와 종속변수는 통계학과 머신러닝에서 중요한 개념입니다. 얼핏 보면 어려워 보일 수 있지만 이렇게 생각하면 이해하기 쉬울 것입니다. 독립변수를 "왜?", 종속변수를 "결과가 어떻게 달라질까?"라고 말이죠. 원인은 결과와 상관없이 일어나는 사건, 즉 결과에 영향을 받지 않는 독립적인 사건이지만 결과는 원인에 종속되어 발생하는 사건입니다. 원인은 독립적이기 때문에 독립변수, 결과는 원인에 종속되어 있기 때문에 종속변수라고 합니다. 독립변수가 변할 때 종속변수도 변화하며 이 관계를 통해 우리는 어떤 영향을 예측하거나 설명할 수 있습니다. 독립변수 값을 알면 종속변수를 예측할 수 있고, 이를 통해 원하는 결과를 얻을 수 있는 것이죠. 더 나아가 원인을 조작하여 원하는 결과를 얻을 수 있는 전략까지 세울 수 있습니다. [쉽게 배우는 AI] 시리즈 보러 가기1. 머신러닝이란?2. 머신러닝 모델이란?3. 데이터 산업과 직업4. 표와 데이터 셋5. 독립변수와 종속변수란?6. 상관관계와 인과관계7. 머신러닝의 분류8. 지도학습이란?9. 회귀 vs 분류10. 비지도 학습의 군집화11. 연관 규칙 학습이란?12. 비지도 학습의 목적13. 강화학습이란?14. 머신러닝 수업을 마치며 <원문>비전공자를 위한 AI 클래스 5화. 독립변수와 종속변수 (1) 요즘IT의 모든 콘텐츠는 저작권법의 보호를 받는 바, 무단 전재와 복사, 배포 등을 금합니다.
