[패스트캠퍼스][환급 챌린지]Chapter 1. 딥러닝을 위한 통계 01-06 독립변수와 종속변수

01-06 독립변수와 종속변수

오늘은 비단 통계뿐만 아니라 수학(좀 더 정확히는 해석학?)의 다양한 하위 분야에서 두루 사용되는 개념을 다루겠습니다. 여러 변수들 간에 서로 어떤 영향을 주고 받는지와 관련한 내용입니다.

def) 독립변수(Independent Variable): 다른 변수에 의한 영향을 받지 않는 변수
종속변수(Dependent Variable): (독립)변수에 의한 영향을 받는 변수

독립변수는 사람이 원하는 대로 변하게 할 수 있는 변수입니다. 이러한 독립변수로부터 영향을 받아 종속변수의 값이 변화하게 됩니다. 흔히들 함수를 처음 배울 때 이와 관련된 개념을 처음 접하실 겁니다. $x$는 독립변수고, 이 $x$가 변할 때마다 변화하는 $y$가 종속변수다 등의 표현으로 말이죠.
사실 이름이 낯설어서 그렇지 이러한 상관관계를 표현하는 다양한 문구들이 있습니다. 가장 간단하게는 '원인'과 '결과'가 있겠네요. 이 중 원인을 표현할 때 독립변수, 설명 변수, 예측 변수 등으로 표현하고, 결과는 종속변수, 반응 변수, 결과 변수, 표적 변수(target variable) 등으로 나타냅니다. 여러 용어가 혼용되어 사용되지만 이들 모두 기본적으로는 같은 뜻을 공유한다는 점을 알아두시면 되겠습니다. 참고로 표적 변수의 영문명인 target(타깃)은 머신러닝에서 예측하고자 하는 목표라는 뜻으로도 사용됩니다.

딥러닝에서의 예시

이미지 분류 모델에서 입력 이미지 $x$에 대해 이 이미지가 무엇인지를 나타내는 레이블 $y$가 출력된다고 했습니다. 이를 독립변수와 종속변수로 나눠보면, 입력 이미지 $x$는 사용자가 다른 사진으로 바꿔서 모델에 입력할 수도 있으니 독립변수로 분류됩니다. 반대로, 이러한 입력 이미지에 따라서 출력되는 각 이미지의 레이블 $y$는 이미지의 종류에 따라 달라질 수 있으므로 종속변수로 볼 수 있습니다.

변수와 변량

한편, 독립변수와 종속변수는 각각 변수(variable)와 변량(variate)라는 용어로 쓰이기도 합니다. 앞서 함수의 개념으로 설명한 것을 다시 떠올려보면, 미분적분학에서 다루는 여러가지 함수들은 독립변수가 여러 개인 함수(다변수)도 있을 뿐더러, 독립변수 하나 당 여러 개의 종속변수 값을 갖는 경우도 있습니다. 이 때 매체 또는 문헌에 따라서 독립변수를 변수, 종속변수를 변량이라고 부르기도 합니다.

변수의 종류	변수가 하나일 때	변수가 여러 개일 때
변수	단변수(Univariable)	다변수(Multivariable)
변량	단변량(Univariate)	다변량(Multivariate)

 

이를 회귀 문제에 적용해보죠. 가게의 매출액이라는 종속 변수를 계산하기 위해 독립변수 세 가지를 노동 시간, 종업원의 수, 가게의 크기라고 해 봅시다. 이러면 독립변수가 3개, 종속변수가 1개이므로 다변수 단변량 회귀 문제로 이해할 수 있습니다.
(multivariable-univariate regression)

6일차 후기

수학적 베이스가 어느 정도 있으시다면 오늘 내용은 그렇게까지 어렵지는 않았습니다. 하지만 ML 분야에서 뗄레야 뗄 수 없는 가장 기본적이고 기초적인 개념이니 혹시 평소에 신경쓰지 않으셨다면 오늘만큼은 리뷰를 해 보면서 다시 되새기는 차원으로 읽어봐야겠습니다.

http://bit.ly/3Y34pE0

[패스트캠퍼스 [직장인 실무교육]

프로그래밍, 영상편집, UX/UI, 마케팅, 데이터 분석, 엑셀강의, The RED, 국비지원, 기업교육, 서비스 제공.

fastcampus.co.kr](http://bit.ly/3Y34pE0)

* 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.