단어 뜻
- 통계에서 하나 이상의 입력 변수를 기반으로 연속 수치 출력을 예측하는 모델 또는 알고리즘을 참조하는 데 사용됩니다. - 연속 출력 변수를 예측하는 지도 학습 알고리즘 유형을 설명하기 위해 기계 학습에서 일반적으로 사용됩니다. - 두 개 이상의 변수 간의 관계를 추정하는 통계 모델을 설명하기 위해 데이터 분석에 자주 사용됩니다.
- 통계에서 표본 데이터를 기반으로 모집단 모수의 추정치를 계산하는 방법 또는 알고리즘을 참조하는 데 사용됩니다. - 기계 학습에서 일반적으로 데이터에서 학습하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 알고리즘 유형을 설명하는 데 사용됩니다. - 다른 변수를 기반으로 변수 값을 추정하는 통계 모델을 설명하기 위해 데이터 분석에 자주 사용됩니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1둘 다 통계 및 기계 학습에 사용됩니다.
- 2둘 다 데이터를 기반으로 예측 또는 추정하는 것을 포함합니다.
- 3둘 다 수학적 모델이나 알고리즘을 사용하여 예측을 합니다.
- 4둘 다 예측 또는 추정을 수행하기 위해 입력 변수가 필요합니다.
- 5둘 다 지도 학습 과제에 사용할 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1목적: Regressor는 특히 연속 수치 출력을 예측하는 데 사용되는 반면 estimator는 모든 유형의 변수를 추정하는 데 사용할 수 있습니다.
- 2방법: Regressor는 일반적으로 회귀 분석을 사용하는 반면 estimator는 최대 가능성 추정 또는 베이지안 추론과 같은 다양한 방법을 사용할 수 있습니다.
- 3출력: Regressor는 예측된 수치를 출력하고 estimator는 변수의 추정값을 출력합니다.
- 4사용법 : Regressor는 경제 및 금융과 같은 분야에서 일반적으로 사용되는 반면 estimator는 공학 및 컴퓨터 과학과 같은 분야에서 더 일반적으로 사용됩니다.
- 5초점: Regressor는 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 예측하는 데 초점을 맞추고 estimator 다른 변수를 기반으로 변수 값을 추정하는 데 중점을 둡니다.
이것만 기억하세요!
regressor과 estimator 모두 통계 및 기계 학습에서 데이터를 기반으로 예측 또는 추정을 수행하는 데 사용되지만 목적, 방법, 출력, 용도 및 초점이 다릅니다. Regressor는 회귀 분석을 사용하여 연속 수치 출력을 예측하는 데 특별히 사용되는 반면, estimator는 다양한 방법을 사용하여 모든 유형의 변수를 추정하는 데 사용할 수 있습니다. Regressor 변수는 예측된 수치를 출력하고 estimator는 변수의 추정값을 출력합니다. Regressor는 경제 및 금융과 같은 분야에서 일반적으로 사용되는 반면 estimator는 공학 및 컴퓨터 과학과 같은 분야에서 더 일반적으로 사용됩니다. Regressor는 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 예측하는 데 중점을 두고 estimator 다른 변수를 기반으로 변수 값을 추정하는 데 중점을 둡니다.
