인프런 커뮤니티 질문&답변

적합 = 학습으로 이해해 주세요

머신러닝(작업형2)에서는 학습이라고 일반적으로 사용되고,

통계(작업형3)에서는 적합이란 표현으로 사용됩니다.

rsquared_adj는 수정된 (조정된) 결정계수입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김선혁 님.

결정 계수에 대한 질문이시군요! r-squared는 모델이 얼마나 데이터를 잘 설명하는지를 나타내는 지표로, 1에 가까울수록 설명력이 좋음을 의미합니다. rsquared와 rsquared_adj(조정된 결정 계수) 두 가지가 있는데, rsquared_adj는 예측 변수의 개수와 데이터 샘플 수를 고려하여 조정된 값입니다. 그래서 변수가 많아지고 모델이 복잡해질수록 조정된 결정 계수를 사용하는 것이 더 합리적일 수 있습니다.

관련된 질문이 있지는 않지만, 이전에 결정 계수와 관련된 설명이 유사하게 다뤄졌던 게시글들을 공유드립니다.

1. 작업형 유형 2번 질문드립니다.에서 RMSE와 관련하여 비슷한 모델 성능 평가 기준에 대해 논의되었습니다.
   
2. 5-2 type2 작업형2 모의고사에서 R^2 스코어에 대한 설명이 담겨 있습니다.
   

이 게시물들을 통해 결정 계수와 관련된 더 깊은 이해를 얻으시면 도움이 되실 것 같습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.