목록standard deviation (1)

move84

머신러닝에서의 분산(Variance)과 표준편차(Standard Deviation) 이해

머신러닝 모델을 구축하고 평가할 때 데이터의 분포를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 분산과 표준편차는 데이터가 평균으로부터 얼마나 흩어져 있는지를 나타내는 기본적인 통계적 척도입니다. 이 글에서는 분산과 표준편차의 정의, 중요성, 그리고 머신러닝에서 어떻게 활용되는지를 자세히 설명합니다.📊 분산(Variance)이란?분산은 데이터가 평균으로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 제곱한 값들의 평균입니다. 즉, 데이터의 흩어진 정도를 나타내는 지표입니다. 분산이 크다는 것은 데이터가 평균에서 멀리 떨어져 분포하고 있다는 의미이며, 분산이 작다는 것은 데이터가 평균 주변에 모여 있다는 의미입니다.분산을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.각 데이터 포인트에서 평균을 뺍니다.결과를 제곱합니다.모든 제곱된 값을 더합니..
머신러닝 2025. 4. 16. 07:10
이전 Prev 1 Next 다음