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BETA
로판 회귀 이능
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 로지스틱 회귀분석은 선형 회귀와 비슷하지만 다루는 문제가 다르답니다. 요고야, 이러한 분석 방법은 어떤 문제를 다루기에 적합한 거죠? 로지스틱 회귀 분석을 어떤 경우에 사용하는 것이 좋은지 알려줄까요?
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
기획

사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법

15분
이때 회귀 분석을 통해 회귀 모형의 적합도(p-value), 모델 설명력(R2), 각 독립변수(예: 가격, 마케팅 비용 등)가 종속변수(예: 매출액)에 미치는 영향력을 나타내는 회귀계수(Beta)를 도출할 수 있습니다. 아래의 그림은 AI 스피커의 수용에 영향
사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법
오의택
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개발

확실히 알아두면 만사가 편해지는 머신러닝 10가지 알고리즘

12분
인기
다른 모델과의성능을 비교하는 베이스라인으로 사용하기도 합니다. 예시 그래프 장점모델이 간단하기 때문에 구현과 해석이 쉽습니다.같은 이유로 모델링하는 데 오랜 시간이 걸리지 않습니다. 단점최신 알고리즘에 비해 예측력이 떨어집니다.독립변수와 예측
확실히 알아두면 만사가 편해지는 머신러닝 10가지 알고리즘
골든래빗
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IT서비스

왜 제조업의 데이터 분석은 어려울까?

11분
인기
먼저 Y=a+bX+e인 회귀식을 정의하고(e는 오차항이다), 결과 데이터 Y와 입력 데이터 X만으로 파라미터의 추정치 a*, b*를 얻도록 코딩했다. 결과는 a*=10.080271, b*=0.839159로 실제 a(=10), b(=0.84)에 가깝게
왜 제조업의 데이터 분석은 어려울까?
DSK
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