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데이터 한 그릇
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규제 선형 모델의 개요 릿지 회귀 라쏘 회귀 엘라스틱넷 회귀 선형 회귀 모델을 위한 데이터 변환 규제 선형 모델의 개요 앞서 종속 변수와 독립 변수의 관계가 곡선의 관계를 가지고 있을 때, 일차 방정식의 관계로 파악한다면 과소적합하게 모델을 만든 것이라고 할 수 있고, 더 큰 다항식의 관계로 파악하게 되면 모델이 복잡해지고 변동성이 커져서 오히려 예측력이 떨어진다는 것을 살펴봤다. 지금까지의 선형 회귀 모델 같은 경우에는 RSS, 비용 함수를 줄이는 것에 초점을 맞춰서 식을 만들었다. 하지만 RSS를 최소화 하는 것에만 초점을 두어 모델을 만드는 경우, 학습 데이터를 과적합하게 학습하여 모델이 필요 이상의 다항식으로 나아가게 되고 회귀 계수가 커지면서 과적합하게 되는 문제를 가진다. 따라서 새로운 기준이..
머신러닝/회귀
2021. 4. 30. 15:49