선형회귀 모델 trader_linearreg의 오차는 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 나타내지만, 오차의 크기는 모델의 성능을 나타내는 것이 아닙니다. 오차의 크기는 모델의 예측 정확도를 나타내는 것입니다.
오차의 크기가 커질수록 모델의 예측 정확도가 낮아집니다. 그러나 오차의 크기는 모델의 성능을 완전히 결정하는 것은 아닙니다. 모델의 성능은 오차의 크기뿐만 아니라 모델의 복잡도, 데이터의 양 및 품질, 모델의 선택 등 다양한 요인에 의해 결정됩니다.
오차의 크기에 따른 모델의 성능 변화를 설명할 때는 오차의 분산을 고려해야 합니다. 오차의 분산이 작을수록 모델의 예측 정확도가 높아집니다. 오차의 분산이 커질수록 모델의 예측 정확도가 낮아집니다.
또한, 오차의 크기는 모델의 선택에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 오차의 크기가 큰 모델을 선택할 경우, 오차의 크기는 모델의 성능을 나타내는 것이 아닙니다. 오차의 크기는 모델의 예측 정확도를 나타내는 것입니다.
따라서, 오차의 크기는 모델의 성능을 나타내는 것이 아니며, 오차의 크기에 따른 모델의 성능 변화를 설명할 때는 오차의 분산을 고려해야 합니다.
2025-06-13 18:12