linear regression 모델에서 intercept는 독립변수가 0일 때 종속변수의 평균값을 나타냅니다. 예를 들어, 가격을 예측하는 모델에서 intercept는 물건이 없을 때 가격의 평균값을 나타냅니다.
intercept의 값은 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, intercept가 너무 크면 모델이 과대적합될 수 있습니다. 따라서 intercept의 값을 적절하게 조정하여 모델의 성능을 개선해야 합니다.
과거 연구에서 intercept의 값이 중요하지 않다고 말한 것은, 종속변수의 스케일이 크고, 독립변수의 스케일이 작을 때 발생하는 현상입니다. 이 경우 intercept의 값은 모델의 성능에 큰 영향을 미치지 않습니다. 그러나 종속변수의 스케일이 작고, 독립변수의 스케일이 크다면, intercept의 값은 모델의 성능에 중요한 역할을 합니다.
2025-05-04 06:18