KimbgAI

생존분석을 공부하다가 '파라메트릭' 모형, '비파라메트릭' 모형과 같은 개념이 등장했다.단순하게 parameter가 있는 모델이겠니~, 학습이 되는 모델이구나~ 생각하고 넘겼으나, 그것과는 다른 개념이었다. 결론부터 말하자면,'데이터가 특정 분포를 따른다는 가정의 유무'로 나뉜다.즉, 어떤 모델이 데이터가 특정 분포를 따른다는 가정이 있다면 parametric model, 아니면 non-parametric model이다.   예를들면,선형 회귀 모델에서 우리는 데이터가 '선형 관계'를 가진다고 가정하고, 기울기와 절편이라는 두개의 파라미터를 추정한다.이는 모형의 구조가 고정되어 있고, 소수의 파라미터로 그 분포를 정의하는 것이다.이는 정규분포, 포아송분포, 이항분포 등의 형태를 가정할 수 있음!다른 모델..