Рет қаралды 5,182
[R을 이용한 통계데이터분석]
페널티회귀분석(penalized regression analysis)은 너무 많은 독립변수를 갖는 모델, 즉 복잡한 모델에 페널티를 부과하는 방식으로 보다 간명한 회귀모델을 생성합니다. 이렇게 함으로써 모델의 성능에 크게 기여하지 못하는 변수의 영향력을 축소하거나 아예 모델에서 제거하여 모델 내에 지나치게 많은 독립변수가 포함되는 것을 방지합니다. 표준적인 선형회귀모델이 최소자승법에 의해 잔차(관측값-예측값)의 제곱합을 최소화하는 회귀계수를 추정하는 반면, 페널티회귀모델은 여기에 페널티항을 추가하여 잔차의 제곱합과 페널티항의 합이 최소가 되는 회귀계수를 추정합니다. 여기에서는 릿지회귀분석(ridge regression analysis), 라소회귀분석(lasso regression analysis, least absolute shrinkage and selection operator regression analysis), 일래스틱넷회귀분석(elasticnet regression analysis) 등 가장 널리 사용되는 세 가지 페널티회귀분석 기법을 살펴봅니다. 다음과 같은 함수에 대한 설명이 포함되어 있습니다: createDataPartition(), model.matrix(), cv.glmnet(), plot(), glmnet(), coef(), predict(), postResample(), train(), resamples(), summary(), diff().
📢 R과 RStudio 설치는 'R 프로그래밍 / R 기초 - 설치' 강좌를 참고하세요( • R 프로그래밍 / R 기초 - 설치 🔑 ... ).
📚 『곽기영』 채널의 동영상 강의는 다음 도서를 바탕으로 하고 있습니다. 책의 목차를 포함한 책자에 대한 소개는 도서명 옆의 링크를 참고해주세요. 💕
『R 기초와 활용』 (product.kyobob...)
『R을 이용한 통계데이터분석』 (product.kyobob...)
『R을 이용한 머신러닝과 텍스트마이닝』 (product.kyobob...)
『R을 이용한 웹스크레이핑과 데이터분석』 (product.kyobob...)
『SPSS를 이용한 통계데이터분석』 (product.kyobob...)
『소셜네트워크분석』 (product.kyobob...)
#R프로그래밍 #데이터분석 #통계 #머신러닝 #데이터애널리틱스 #데이터사이언스