"Goodness of Fit" 플롯(영어로는 Goodness of Fit Plot)은 통계적 모델의 적합성을 평가하거나 시각화하는 데 사용되는 그래픽 도구 중 하나입니다. 이 플롯은 주로 회귀 모델 또는 다른 예측 모델의 예측 값과 실제 관측값 간의 적합도를 시각적으로 검토하는 데 사용됩니다. 이것은 모델이 데이터에 얼마나 잘 맞는지, 또는 모델이 예측을 얼마나 잘 수행하는지를 확인하는 데 도움이 됩니다.
Goodness of Fit Plot 이란?
가로축(X 축): 가로축은 예측값 또는 모델의 출력값을 나타냅니다. 이 값들은 모델이 데이터를 예측하는 결과물입니다.
세로축(Y 축): 세로축은 실제 관측값 또는 목표값을 나타냅니다. 이 값들은 데이터에서 관측한 결과물이며, 모델이 예측하려고 하는 대상입니다.
점(또는 다른 표식): 각 점은 데이터 포인트를 나타냅니다. 점의 위치는 모델의 예측값과 관측값 사이의 관계를 보여줍니다. 이상적인 경우, 점들은 가로축을 따라 일직선으로 나타날 것이며, 이는 모델이 데이터에 완벽하게 적합된 경우입니다.
적합도 지표: 일반적으로 Goodness of Fit Plot은 모델의 적합도를 나타내는 여러 지표와 함께 표시됩니다. 이러한 지표는 회귀 모델의 경우 R-squared (결정 계수) 또는 RMSE (평균 제곱 오차의 제곱근)와 같은 지표일 수 있습니다.
잔차(Residuals): Goodness of Fit Plot은 종종 잔차를 시각적으로 나타내기도 합니다. 잔차는 각 데이터 포인트에서 모델의 예측값을 뺀 값으로, 이것이 어떻게 분포하는지 살펴볼 수 있습니다. 잔차가 무작위로 분포하고, 가로축 주위에 랜덤하게 분포한다면 모델이 데이터에 잘 적합된 것으로 간주됩니다.
Goodness of Fit Plot을 통해 모델이 데이터에 어떻게 적합되고 예측을 어떻게 수행하는지 빠르게 파악할 수 있습니다. 또한 모델의 강점과 약점을 식별하고 모델 개선을 위한 방향을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
