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1[ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 3회
다음은 trees 자료로 후진 제거법을 실행한 R 코드와 출력의 앞부분이다. 출력 해석으로 옳은 것은?> fit <- lm(Volume ~ Girth + Height, data = trees) > step(fit, direction = "backward")Start: AIC=86.94 Volume ~ Girth + Height Df Sum of Sq RSS AIC <none> 421.9 86.936 - Height 1 102.4 524.3 91.671 - Girth 1 4783.0 5204.9 162.824 Call: lm(formula = Volume ~ Girth + Height, data = trees) Coefficients: (Intercept) Girth Height -57.9877 4.7082 0.3393
1
Height 를 빼면 AIC 가 낮아진다
2
어떤 변수도 제거하지 않고 종료된다
3
AIC 가 클수록 더 좋은 모형이다
4
Girth 를 빼는 것이 가장 유리하다
해설
<none> 행의 AIC(86.94)가 어느 변수를 뺀 행보다도 작으므로 변수를 제거하지 않고 종료된다.
후진 제거는 전체 모형에서 시작해 한 변수씩 뺀 모형의 AIC 를 비교하고, 더 낮아지는 경우가 없으면 멈춘다.
- Height 제거: AIC 가 91.67 로 오히려 높아진다
- Girth 제거: AIC 162.82 로 가장 크게 나빠진다
- AIC 는 작을수록 적합도와 간결성의 균형이 좋은 모형이다
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