데이터 한 그릇

다항 회귀 이해 다항 회귀를 이용한 과소적합 및 과적합 이해 다항 회귀 이해 단순 선형 회귀 같은 경우에는 종속변수와 독립변수와의 관계가 일차방정식의 관계를 가진 회귀 모형이였다. 지금부터 알아볼 다항 회귀 같은 경우에는 종속변수와 독립변수의 관계가 일차방정식 이외의 2차 3차 이상의 관계를 가지는 회귀 모형을 알아볼 예정이다. 이를 다항 회귀라고 부른다. 주의해야할 점은 다항 회귀가 일차방정식의 "선"의 모양이 아니기 때문에 선형 회귀가 아니라고 착각할 수 있다는 점이다. 회귀 모형이 선형인지 선형이 아닌지에 대한 판단은 회귀 모형의 변수, 피처에 따라서 나뉘는 것이 아니라 회귀 모형의 계수에 따라서 나뉜다. 만일 y = ax + (a+1) * x^2 라고 했을 때, 변수가 일차 이상의 이차항을 보이고..

회귀 소개 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해 비용 최소화하기 - 경사 하강법(Gradient Descent) 소개 회귀 평가 지표 회귀 소개 통계학 용어를 빌리면, 회귀는 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링하는 기법을 칭한다. 예를 들어서 아파트의 방의 수, 방의 크기, 주변 학군 등에 따라서 아파트의 가격이 결정이 되는 경우, 종속변수는 아파트의 가격이라고 할 수 있으며 방의 수 , 방의 크기, 주변 학군은 독립변수라고 할 수 있다. 회귀 모델의 확정적 모델같은 경우에는 y= ax와 같은 식으로 표현이 가능하다. 앞선 아파트의 가격 예시를 통해 확정적 모델을 만들면 y=ax1(방의 크기) + bx2(방의 수) + cx3(주변 학군) + b 라고 할 수 있다. 하지만 현실 세계..