통계 어느 정도 아는 사람 얼마 없구나.... 그냥 회귀분석 식만 세울줄알지 검정할 줄 아는 사람들은 거의 없는 듯....
댓글 8
검정보다는 성능올리기를 우선하다보니
익명(110.70)2022-07-06 09:58
그냥 acc 올리고 bias 줄이면 된다는 사람들이 대부분임 - dc App
익명(106.102)2022-07-06 10:17
답글
회귀분석은 그래도 되지 어차피 예측용도로 쓸거면.. 쓰발거 2차모멘텀 봐서 뭐하냐고 ~ 데이터 들어올때마다 잔차로 칼리브레이션 계속하면 그만인데~
익명(223.62)2022-07-06 12:28
나도 통계쪽 전공은 하지만 쉴드치기가 좀 어려운게, 회귀분석이 데이터 분석의 기초틀을 제공한 건 맞지만 순수 회귀분석 자체는 퇴물이 맞으니까. 예측력도 예측력이지만, 해석력도 더 좋은 도구들이 많이 나온 상태이고, 트리 기반 모델들이나 NN, Bayesian으로도 충분히 좋은 해석을 제공할 수 있거든요 요즘은~
익명(121.155)2022-07-06 14:53
답글
오..NN쪽 interpretation 레퍼할만한 논문 알려주실 수 있을까요!?
1212(118.235)2022-07-06 16:50
답글
Yarin gal - Uncertainty in Deep Learning이거부터 시작해서 지금은 좀 많이 다양하게 논의되고 있음.
익명(121.155)2022-07-06 18:22
답글
더 궁금하면 Bayesian neural net 쪽으로 더 찾아보셈 ㅋㅋ
익명(121.155)2022-07-06 18:23
답글
해석의 의미를 모르는 것 같은데..예컨데 BART가 예측력이 워낙 좋아서 인기기 많지만 해석 및 설명의 영역으로 들어가면 단점이 많기 때문에 퍼져 나가는 속도는 생각보다 더딤.
검정보다는 성능올리기를 우선하다보니
그냥 acc 올리고 bias 줄이면 된다는 사람들이 대부분임 - dc App
회귀분석은 그래도 되지 어차피 예측용도로 쓸거면.. 쓰발거 2차모멘텀 봐서 뭐하냐고 ~ 데이터 들어올때마다 잔차로 칼리브레이션 계속하면 그만인데~
나도 통계쪽 전공은 하지만 쉴드치기가 좀 어려운게, 회귀분석이 데이터 분석의 기초틀을 제공한 건 맞지만 순수 회귀분석 자체는 퇴물이 맞으니까. 예측력도 예측력이지만, 해석력도 더 좋은 도구들이 많이 나온 상태이고, 트리 기반 모델들이나 NN, Bayesian으로도 충분히 좋은 해석을 제공할 수 있거든요 요즘은~
오..NN쪽 interpretation 레퍼할만한 논문 알려주실 수 있을까요!?
Yarin gal - Uncertainty in Deep Learning이거부터 시작해서 지금은 좀 많이 다양하게 논의되고 있음.
더 궁금하면 Bayesian neural net 쪽으로 더 찾아보셈 ㅋㅋ
해석의 의미를 모르는 것 같은데..예컨데 BART가 예측력이 워낙 좋아서 인기기 많지만 해석 및 설명의 영역으로 들어가면 단점이 많기 때문에 퍼져 나가는 속도는 생각보다 더딤.