세 남자 TMI

선형 회귀 분석은 두 변수 간의 관계를 분석하는 통계 기법이다. 독립 변수 X와 종속 변수 Y 간에 선형적인 관계가 있다고 가정하고 이를 나타내는 직선의 방정식을 찾는다. 그 직선의 방정식은 Y = aX + b 형태로 표현되며, 여기서 a는 기울기, b는 Y절편이다. 선형 회귀 분석은 추정된 모델의 신뢰도를 측정하기 위해 여러 가지 방법을 사용한다. 가장 일반적인 것은 결정 계수(R-squared)이다. 이 값은 회귀 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 측정한다. 결정 계수는 0에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 모델이 데이터를 잘 설명한다는 것을 의미한다. 또 다른 중요한 통계는 p-값이다. p-값은 귀무 가설(예를 들어, 회귀 계수가 0이라는 가설)이 얼마나 타당한지를 측정한다..

NumPy에는 다차원 행렬인 배열(array)와 2차원 행렬(matrix)가 있다. Matrix와 array 사이에 차이가 있을까? 해서 이런 저런 자료를 보다보니, 다음 코드의 실행 결과를 비교하는 글을 보았다. import numpy as np a1x4 = np.array([1, 2, 3, 4]) print('Array:') print(a1x4) print(a1x4.shape) m1x4 = np.mat([1, 2, 3, 4]) print('Matrix:') print(m1x4) print(m1x4.shape) 결과는 다음과 같을 것이다. Array: [1 2 3 4] (4,) Matrix: [[1 2 3 4]] (1, 4) Array는 1차원 배열을 생성하지만, matrix는 2차원 배열로 생성이 된..