Tidyverse로 하는 데이터 모델링

일반적인 모델링 프레임워크를 이해한 상태에서, 이번 장에서는 기본 선형 회귀를 다룹니다. 결과 변수 y를 단일 설명/예측 변수 x의 함수로 단순하게 모델링해 볼 거예요. 수치형 x와 범주형 x를 모두 사용합니다. 이번 장에서 다룰 관심 결과 변수는 University of Texas, Austin의 강의자 강의 평가 점수입니다.

이전 장에서는 단일 수치형 또는 범주형 예측 변수를 사용하는 기본 회귀를 배웠습니다. 하지만 설명/예측에 단 하나의 변수만 사용할 필요는 없겠죠? 이제 기본 회귀를 다중 회귀로 확장하여, 하나 이상의 설명 또는 예측 변수를 모델에 포함할 수 있게 합니다. Seattle, WA 대도시권의 주택 데이터셋을 사용해 집값을 모델링해 보겠습니다.

앞선 장들에서 여러분은 관심 있는 결과 변수를 설명하거나 예측하기 위해 다양한 모델을 적합했습니다. 그렇다면 어떤 모델을 선택해야 할까요? 모델 평가 지표를 통해 설명 모델이 데이터에 얼마나 잘 “적합”하는지, 또는 예측 모델이 얼마나 정확한지 판단할 수 있습니다. 이러한 지표를 바탕으로 어떤 모델이 “가장 좋다”라고 할 수 있는지 결정하는 기준을 배우게 됩니다.