답변함

Part 1 Quantitative Analysis 학습질의

 

 

  • 과정명: FRM Part 1

  • 강사명: 유극렬 강사님

 

안녕하세요,

 

지난번에 문의드린 질문 중에 아직 이해가 가지 않는 부분이 있어서 다시 질문 남깁니다.

 

p.144 module quiz 20.2 중 question 2 중 선지 b가 이해가 가지 않습니다. 강사님께서 b는 옳은 설명이라고 하셨는데 high variance error이면 validation data를 설명하는데 오류가 크기 때문에 R^2 of a regression이 low해야하는 것 아닌가요?

 

감사합니다!

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댓글

댓글 2개
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  • 저도 같은 문제가 궁금합니다. 그리고 해당 문제의 D. General-to-specific model is one approach to resolve the bias-variance tradeoff. 선지는 맞는 것인지요?

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  • 질문에 감사드립니다.

    기계학습에서 sample은 training sample, validation sample, test sample로 나뉩니다.

    R^2를 validation data의 R^2로 오해한 듯 합니다.

    R^2는 training sample에 대한 얘기 입니다. R^2가 지나치게 높다는 것은 training sample에서 모형이 아주 잘 맞는다는 얘기입니다.

    이상입니다.

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