독립 변수 -> 원인
종속 변수 -> 결과
ex) 온도가 20도 일때 음료수가 40잔 팔렸다.
원인 -> 온도 , 결과 -> 40잔이 팔림
여기서 40잔이 팔렸기(결과) 때문에 온도가 달라지지 않는다.
"원인은 결과와 상관없이 일어나는 사건"
-- > 원인은 결과에 영향을 받지 않는 독립적인 사건(독립변수)이고
결과는 원인에 종속되어서 발생하는 사건(종속변수)
<상관관계>
한쪽의 값이 바뀌었을 때, 다른쪽의 값도 바뀐다면 두 개의 특성은 "서로 관련이 있다" 라고 추측 할 수 있습니다.
이때 두개의 특성을 "서로 상관이 있다"라고 하며 이런 관계를 상관관계 라고 합니다.
위 표에서 온도가 변함에 따라 판매랑도 변하기 때문에 두 개의 특성은 서로 관련이 있고 상관관계에 있다고 함
<인과관계>
1. 온도가 증가하면 판매량도 증가한다.
2. 판매량이 달라짐으로써 온도가 달라진다(이상함)
3. 온도가 달라지니 판매량이 달라진다(가능)
-> 종합하자면 온도는 원인이고 판매량은 온도에 대한 결과라는 것을 알 수 있음 (인과관계)
- 모든 상관관계는 무조건 인과관계이다? (맞을수도 있고 아닐수도 있음)
- 모든 인과관계는 상관관계이다. (맞음)
머신러닝을 배우는데 있어서 종속변수와 독립변수의 개념을 알아두는 이유는 무엇일까?