이게 맞는지 한번 확인 부탁드려요!

Random seed 는 more option 버튼을 클릭해서 설정합니다. supplied test set 은 테스트세트와 훈련데이터가 분리된 경우이고, basic 이란 것은 검증방법에 없는 용어입니다. Cross-Validataion 은 맞게 쓴것 같구요.. Holdout 은 한국어로 분할검증입니다. percentage split 맞습니다.

회귀분석

smllepmg 님의 질문속 회귀방정식은 1차원 단순회귀 선형식입니다. 종속변수(Y) 가 단 1개의 독립변수(X) 에 의해서만 결정되는 경우입니다. 삽입된 이미지의 회귀분석은 다중회귀 선형식으로 종속변수(Y) 가 2개 이상의 독립변수(Xn)들 에 의해서만 결정되는 경우입니다. 참고로 다항회귀식은 X^n 의 독립변수가 제곱형태로 선형이 아닌 곡선형태로 나타내는 경우입니다. 단순회귀식, 다중회귀식, 다항회귀식 .. 이름이 비슷비슷해서 많이 해깔리죠.. 저도 그렇습니다. 다만, 식이 어떤 이름을 갖느냐 보다는 종속변수(Y) 를 결정하는 독립변수(Xn) 의 개수가 몇개인지? 선형이 아닌 곡선의 형태로 종속변수(Y) 를 결정하는지를 알아야 합니다. 이런 회귀식유형은 weka에서 결정하지 않습니다. smllepmg 님께서 실전에서 많은 시행착오를 겪으면서 채득해야할 의사결정사항입니다.

minBuckerSize

https://blog.naver.com/bulleten/221619196531 중간에 설명을 참고하십시요.

Seed의 구체적인 설명이 있으면 좋겠습니다

농사를 비유로 쉽게 설명드리면, 밭에서 씨를 뿌릴때 무작위로 흩어뿌리는 경우가 있어요. 씨앗 무작위 흩어뿌림을 많이 할 수록 씨앗은 땅에 고루 안착되고 경작율은 높아집니다. 마찮가지로 데이터를 무작위로 뽑아내는 횟수 (seed) 를 증가시킴으로써 대표성을 높인다고 보면 됩니다.

데이터 분할해서 모델링

분할검증 때문에 정분류율이 떨어졌다고 생각하면 안됩니다. 데이터세트의 데이터 분포에 따라 분할검증의 정분류율이 높아질 수도, 교차검증이 높아 질수 있습니다. 다양한 데이터세트로 다양한 검증할 때 어떤 상황이 더 좋은지는 실험을 해야 알수 있습니다.