상관계수와 R-제곱
두 변수 $x$와 $y$의 선형 상관계수는 둘 사이의 선형 관계 강도를 나타냅니다. 만약 $x$와 $y$가 각각
- 제곱 오차를 최소화하는 회귀 모델(예: 선형 회귀)의 예측값이고
- 훈련 데이터의 실제 값이라면,
상관계수의 제곱은 $R^2$와 같습니다. 이번 연습에서 이를 확인해 보겠습니다.
unemployment와 unemployment_model이 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 하는 Supervised Learning: 회귀
연습 안내
cor()(문서)를 사용해 예측값과 여성 실업률 사이의 상관계수를 구하세요. 변수rho에 할당하고 출력하세요. 피어슨 상관계수(기본값)를 사용해야 합니다.rho를 제곱해rho2에 할당하고 출력하세요.- 모델의 \(R^2\)(
glance()사용)와rho2를 비교해 보세요. 동일한가요?
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# unemployment is available
summary(unemployment)
# unemployment_model is available
summary(unemployment_model)
# Get the correlation between the prediction and true outcome: rho and print it
(rho <- ___)
# Square rho: rho2 and print it
(rho2 <- ___)
# Get R-squared from glance and print it
(rsq_glance <- ___(___)$___)