데이터 분석1 [데이터 분석] 선형회귀, 변수 상관관계 시각화 선형 회귀란 무엇인가 머신 러닝의 주요 목표는 실제 데이터를 기반으로 모델을 구축하여 다른 입력 값에 대한 출력을 예측하는 것이다. 이를 위해 가장 직관적이고 간단한 모델을 선형모델이다. 선형 회귀 분석은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 선을 찾는 분석 방법이다. 예를 들어 키와 몸무게 데이터를 수집하여 그것들을 가장 잘 설명하는 선을 찾으면 해당 선을 기반으로 특정 개인의 키를 사용해 몸무게를 예측할 수 있다. 머신 러닝에서 선형 회귀는 종속 변수(예측하려는 변수_몸무게)와 한 개 이상의 독립 변수(영향을 주는 변수_키, 성별 등) 간의 선형적인 관계를 모델링 하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 주어진 데이터에 적합한 회귀선을 찾기 위해 최소제곱법*을 사용해 회귀 계수를 추정한다. * 선형 회귀에서 .. 2023. 6. 23. 이전 1 다음
