임계값 뜻과 개념에 대해서 이야기해봅시다.
임계값 뜻과 개념에 대해 알기
임계값 뜻(Critical Value)은 판단하는 기준이 되는 값을 의미합니다. 임계값은 주어진 데이터를 분류할 때 사용하는 경계가 되는 값을 말합니다. 임계값은 “역치”라고도 부릅니다.
임계값(Critical Value)은 어떤 물리 현상이 다르게 나타나기 시작하는 경계의 값입니다. 즉, 하나의 변수가 어떤 특정한 값이 되었을 때 특정한 상태가 되거나 급격한 변화가 일어날 수 있는데 이러한 변화의 상태를 임계 상태라고 하며 임계 상태가 되는 변수 값을 임계값이라고 합니다.
임계값은 통계적 가설 검증에서 귀무가설의 기각이나 채택 여부를 결정하는 판정 기준이 되는 값으로도 사용됩니다. 데이터분석과 통계학에서 사용하는 임계값은 귀무 가설의 검정 통계량의 분포에서 귀무가설을 기각해야 하는 값의 집합을 정의하는 점을 의미합니다. 통계치가 유의수준의 임계치 보다 크면 귀무가설을 기각하고 임계값보다 작으면 귀무가설을 채택하게 됩니다.
임계값 뜻과 개념에 대한 설명
임계값 뜻(Critical Value)은 종속변수가 임계상태가 되었을 때 독립변수의 특정한 값을 의미합니다. 독립변수 값의 변화에 따라 종속변수가 특정한 상태나 급격한 변화가 발생하게 되는데 이 때 독립변수의 특정한 값을 임계값이라고 합니다. 가설 검증에서는 기각역과 채택역의 경계가 되는 값입니다.
임계(Criticality)는 경계와 비슷환 개념입니다. 임계는 어떤 변화가 발생하기 시작하는 지점을 의미합니다.
임계값은 역치, 임계치, 임계점, 정류점, 정상점이라고도 부릅니다. 영어로는 Critical Value, Critical Number, Critical Point, Threshold로 표현합니다.
임계값(Critical Value)은 어떤 현상이 다르게 나타나기 시작하는 경계의 수치 값입니다.
임계값(Ciritcal Value)은 미적분학과 같은 수학(Mathematics) 분야, 가설 검증과 같은 통계학(Statistics) 분야, 컴퓨터 프로그래밍(Computer Science) 분야, 경제학(Economics) 분야, 물리학(Physics) 분야 등 다양한 영역에서 사용됩니다.
컴퓨터 프로그래밍 분야에서도 활용되는 개념입니다. 예를 들어 보면, 0과 1 중 어느 하나의 값으로만 결과가 구분되는 경우 0.4의 데이터라고 한다면 0으로 보고 0.6의 데이터를 1로 보도록 처리해야 한다면 판단이 되는 기준을 0.5와 같은 중간 값으로 하여 이를 임계값으로 사용하게 됩니다. 임계값을 이용하여 임계값이 넘어가면 특정 경보가 울리거나 특정한 동작이 발생하도록 할 수 있습니다.
임계값은 실제로 발생한 데이터를 확인하고 판단할 수 있습니다. 임계값은 데이터와 함께 판단하는 것이 중요하며 매일 측정한 데이터에서 임계값을 동적으로 변경할 수도 있습니다.
임계값은 애매한 값을 이분법적으로 확실하게 분류하기 위해서 사용하는 기준점입니다.
데이터 분석에서 회귀 분석(Regression Analysis) 값을 이진 카테고리에 매핑하기 위해서 분류 임계값을 정의합니다.
분류 임계값(Classification Threshold)는 분류 과정에서 사용하는 기준치입니다.
주어진 데이터를 2개나 그 이상의 범주로 구분하기 위해서 구분에 사용하기 위한 기준이 필요한데 기준에 따라 기준을 만족하는 경우와 기준을 만족하지 못하는 경우를 나누어서 데이터를 여러 범주로 나누기 위해서 사용하는 기준치가 분류 임계치입니다. 분류 임계값이 낮게 설정되어 있을 경우 많은 데이터들이 참이라고 판단할 것이고 재현율이 높아질 것입니다. 하지만 임계값이 낮게 설정되면 실제로 거짓인 데이터를 참으로 잘못 판단할 가능성이 높아지게 됩니다.
임계값이 넘어가면 경보가 울리는 등의 특정 동작이 발생하도록 한 경우, 임계값을 너무 낮게 설정하였거나 조건에 따라서 대량의 동작들이 동시에 발생하여 오히려 대응이 어려워지는 경우가 있으므로 임계값 설정 기준과 수준을 잘 정의하는 것도 매우 중요합니다.
머신러닝(Machine Learning) 분야에서도 머신러닝을 개발할 때 임계값을 설정합니다. 값에 따라 결과가 크게 달라질 수 있고 임계값을 어떻게 튜닝하는지에 따라서 머신러닝을 통한 데이터 분석의 성공 여부가 달라지기도 합니다.