내가 하는 데이터분석/내가 하는 머신러닝13 [다중 회귀, Multiple Regression] with Python 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수로 이루어진 회귀 분석인 다중 회귀(Multiple Regression) 분석에 대해서 정리해보고자 한다. 이 전글에서 머신러닝 중 다항 회귀(Polynomial Regression)에 대해서 정리하던 중에 다중 회귀 예시가 나와서 잠깐 다룬 적이 있다. 다항 회귀(Polynomial Regression Model) with Python 이 전의 머신러닝에서는 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression Model)에 대해서 다뤄보았다. 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression Model) with Python 머신러닝 기법 중 단순 선형 회귀모델에 대해 다뤄보며 py-moon.tistory.com 위 게시물에서 1개의 독립변수로 .. 2023. 2. 1. [다항 회귀, Polynomial Regression] with Python 이 전의 머신러닝에서는 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression Model)에 대해서 다뤄보았다. 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression Model) with Python 머신러닝 기법 중 단순 선형 회귀모델에 대해 다뤄보며 정리하고자 한다. 선형 회귀는 입력(하나의 독립변수)에 대한 선형함수를 만들어 미래를 예측하는 알고리즘이다. 예를 들어, 나이에 따른 py-moon.tistory.com 데이터가 단순 선형 회귀 때처럼 단순한 직선 형태가 아닌 비선형의 형태를 갖고 있을 때, 각 변수의 거듭제곱을 새로운 변수로 추가하면 선형 모델을 사용할 수 있다. 이렇게 확장된 특성을 데이터셋에 선형 보델로 훈련시키는 기법인 다항 회귀(Polynomial Regression.. 2023. 1. 30. [단순 선형 회귀, Simple Linear Regression] with Python 머신러닝 기법 중 단순 선형 회귀모델에 대해 다뤄보며 정리하고자 한다. 선형 회귀는 입력(하나의 독립변수)에 대한 선형함수를 만들어 미래를 예측하는 알고리즘이다. 예를 들어, 나이에 따른 의료비 지출에 대한 선형 회귀 모델을 만들어본다면, 나이가 독립변수가 되고 의료비가 종속변수가 된다. 여기서 선형 모델의 파라미터인 가중치 합과 편향을 가지고 예측을 수행한다. 회귀모델에서 많이 사용하는 성능평가지표는 MSE(Mean Square Error:평균 제곱 오차)이다. 이를 최소화하는 모델이 흔히 말하는 좋은 모델이라 말할 수 있다. 이전의 통계분석에서도 선형 회귀를 다룬 적이 있지만, 선형 회귀분석(Linear Regression) with Python 하나 혹은 그 이상의 원인(독립변수)이 종속변수에 미치.. 2023. 1. 26. 이전 1 2 다음
