잔차 분석

잔차 분석은 회귀 모델의 성능을 평가하는 중요한 기법입니다. 모델이 예측한 값과 실제 관측값 간의 차이를 잔차로 정의하며, 이 잔차를 분석함으로써 모델의 적합성을 평가할 수 있습니다. 잔차의 패턴을 시각적으로 확인하면 모델의 문제점을 진단하고 개선 방향을 제시할 수 있습니다. 또한, 잔차 분석을 통해 과적합(overfitting)과 같은 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 따라서, 효과적인 잔차 분석은 머신러닝 모델의 성능 향상에 필수적입니다.