단어 뜻
- 통계에서 다른 변수를 예측하는 데 사용되는 변수를 설명하는 데 사용됩니다. - 둘 이상의 변수 간의 관계를 추정하는 데 사용되는 모델 또는 알고리즘을 나타냅니다. - 기계 학습에서 자주 사용되는 입력 데이터를 출력 데이터에 매핑하는 함수에 대해 설명합니다.
- 미래의 이벤트 또는 결과를 예측하거나 예측하는 데 사용되는 변수를 설명하는 데 사용됩니다. - 기록 데이터를 기반으로 예측을 수행하는 데 사용되는 모델 또는 알고리즘을 나타냅니다. - 미래의 이벤트 또는 결과를 나타내는 기능 또는 특성을 설명합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1두 단어 모두 통계 모델링 및 기계 학습에 사용됩니다.
- 2두 단어 모두 데이터를 기반으로 예측 또는 추정하는 것을 포함합니다.
- 3두 단어 모두 미래 결과를 예측하는 데 사용되는 변수 또는 모델을 나타냅니다.
두 단어의 차이점은?
- 1사용법: Regressor는 일반적으로 변수 간의 관계를 모델링하는 맥락에서 사용되는 반면 predictor는 미래 결과를 나타내는 변수를 설명하는 데 사용됩니다.
- 2초점: Regressor는 변수 간의 관계 추정을 강조하고 predictor는 미래 결과를 예측하는 기능을 강조합니다.
- 3방법론: Regressor 종종 데이터에 함수를 맞추는 것을 포함하지만 predictor 다양한 방법을 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다.
- 4범위: Regressor 여러 변수 간의 복잡한 관계를 모델링하는 데 사용할 수 있지만 단일 변수 또는 기능에 초점을 맞출 predictor 있습니다.
- 5내포: Regressor 보다 기술적이거나 전문적인 어휘와 관련될 수 있는 반면 predictor 일반 청중이 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
📌
이것만 기억하세요!
Regressor와 predictor는 모두 통계 모델링 및 기계 학습에서 데이터를 기반으로 예측하는 데 사용됩니다. 그러나 regressor는 일반적으로 변수 간의 관계를 추정하는 변수 또는 모델을 설명하는 데 사용되는 반면 predictor는 과거 데이터를 기반으로 미래 결과를 예측하는 변수 또는 모델을 설명하는 데 사용됩니다.
