RMSE (제곱근-평균-제곱 오차) 추정의 표준오차(standard error of estimate) 또는 회귀의 표준오차 (standard error of regression)라고도 불림 실제 값과 예측치의 차이 회귀직선과 RMSE 회귀직선은 x값에 따라 분류된 부분집단 별로 자료의 중심을 알려줌 RMSE는 개별 관측치 속한 준거집단의 평균으로부터 떨어진 정도를 대략적으로 알려준다. 회귀직선과 RMSE를 알면 평균과 표준편차를 알 때처럼 68-95 법칙을 활용해 볼 수 있음. RMSE 공식 예시 산포도에서 전형적인 점(typical point)은 회귀직선으로부터 위 또는 아래로 9.3kg 정도 떨어져 있다. 실제 몸무게는 추정된 몸무게와 약 9.3kg 정도 다름 분모에 표본크기가 아닌 자유도가 사용 자..

비정상성(Non-stationary)의 정상성(Stationary) 변환 목적: 정상성 확보를 통해 안정성이 높아지고 예측력 향상 장점: 절약성 원칙(Principle of Parsimony)(파라미터를 적게 써도됨)에 따라 적은 모수만으로 모델링 가능하기에 과적합 확률이 줄어듬 방법: 제곱, 루트, 로그, 차분 등 비정상 데이터는 범위가 무제한, 하지만 정상성데이터는 범위가 제한되기 때문에 예측이 더 쉬워지지만 무조건 정상성이 필요한 것은 아님. 정상성 변환을 하면 모델이 단조로워지기 때문에 과적합이 일어날 확률이 낮아짐 Trend: a/c/e/f/i Seasonality: d/h/i Cycle: g Non-constant Variance: i 정상성 만족 : b 1) 로그변환 시간흐름에 비례하여 값이..