머신러닝 5강. 결정계수

회귀 전제 조건 : 100% 정답은 없다.

 

길이가 3일 때 regressor는 무게가 5일 것으로 예측했지만

실제 무게는 6이였다.

이때 발생하는 간극을 오차라고 한다.

SSE (Error Some of Squares)

y의 평균과 regressor가 예측한 선 사이는

충분히 예측 가능한 범위라 하여 SSR이라고 한다.

SSR (Regression Some of Squares)

 

그리고 SSE와 SSR을 더한 값을 SST라고 한다.

SST (Total Some of Squares)

 

전제적으로 봤을 때 SSE의 평균이

가장 작아지도록 선을 그려야한다.

 

전체 분산의 평균 최소점 오차율이 작도록

직선의 기울기를 바꾸면서 SSE가 가장 작은 선을 찾는

알고리즘이 regressor이다.