시험지를 바꾸면 성적표가 바뀐다 — 그리고 치우침이 드러난다
11분여는 장면에 적어 둔 내 예측입니다. 두 선수는 2024~2025 를 높게 봤을까요, 낮게 봤을까요?
이제 먼저 2분, 아래 깊이 표를 공책에 그대로 옮겨 그립니다 — 가로 다섯 칸, 세로 세 줄이에요. 가운데 깊이 6 줄은 교과서가 채워 두었습니다. 그 줄을 기준 삼아 깊이 3 줄과 깊이 10 줄에 돌리기 전의 짐작을 연필로 먼저 채우세요.
짐작할 것은 둘입니다. 깊이를 키우면 오차는 줄까요? 그리고 치우침도 함께 사라질까요? 나무를 더 잘게 가를수록 훈련 자료에 더 꼭 맞을 테니 오차는 줄 것 같지요 — 그런데 훈련에 없던 2024·2025 에 대해서도 그럴까요. 연필로 적어 두어야 조금 뒤의 결과가 내 생각의 어디를 고쳤는지가 남습니다.
기본 코드 ①에는 빈칸이 둘 있습니다. 빈칸 ①에는 훈련으로 쓸 날의 조건을, 빈칸 ②에는 나무의 깊이를 채우고 ▶ 실행하세요. 처음 실행은 scikit-learn 을 받느라 몇 초 멈춥니다 — 고장이 아니에요(쪽마다 한 번).
[1] 섞어서 나눈 시험 — 훈련 2,337일 · 시험 585일
평균 절대 오차 회귀 2,193 · 나무 2,211 MW
[2] 미래로 나눈 시험 — 훈련 2,191일 · 시험 731일
해 회귀 오차 회귀 치우침 나무 오차 나무 치우침
2024 2,510 -788 2,589 -366
2025 2,853 -1,607 2,681 -350
24~25 2,681 -1,197 2,635 -358
도전 나무의 깊이(max_depth)를 3 → 6 → 10 으로 바꿔 세 번 돌리고,
아래 표를 공책에 옮겨 채우세요. 깊이를 키우면 오차는 줄지만 치우침도 함께 사라지는지가 오늘의 물음입니다.
| 깊이 | 24~25 오차 | 24~25 치우침 | 2024 오차 | 2025 오차 |
|---|---|---|---|---|
| 3 | 내가 채운다 | 내가 채운다 | 내가 채운다 | 내가 채운다 |
| 6 | 2,635 | −358 | 2,589 | 2,681 |
| 10 | 내가 채운다 | 내가 채운다 | 내가 채운다 | 내가 채운다 |
도전 ② train_test_split(…, random_state=0) 을
train_test_split(…, shuffle=False) 로 바꿔 보세요. 같은 20%인데 시험이 끝 두 해로 바뀝니다 —
[1] 의 두 숫자가 어떻게 달라지나요?
탐구 회귀는 '연도'를 받아 한 해에 +369MW 라는 기울기를 배웠습니다. 여러분이 2026년을 맞혀야 한다면, 이 기울기를 그대로 이어 긋겠습니까? 그렇게 하지 않으려면 어떤 재료를 대신 넣어야 할까요?
치우침이 라는 것은 두 모델이 2024~2025 를 실제보다 보았다는 뜻이다. 회귀가 더 크게 그런 까닭은 이고, 그 차이는 2025년에 .
확인 문제 3에 적어 제출 →