회귀1 머신러닝(4)-Regression(1) 1.회귀 1)개요 => 두 변수 간의 예측 관계에서 한 변수에 의해서 예측 되는 다른 변수의 예측치들이 그 변수의 평균치로 회귀하는 경향이 있다고 하여 Galton에 의해서 명명 =>한 개의 종속 변수와 독립 변수들 과의 관계를 모델링 한 것으로 종속 변수가 연속형 변수일 때 회귀라 하고 종속 변수가 범주형일 때 분류라고 합니다. 로지스틱 회귀를 제외하고는 거의 모든 모델이 분류와 회귀 양쪽 모두에 사용 가능 결과를 확률로 제시하느냐 아니면 평균으로 제시하느냐 차이 =>분류 회귀를 설명하기 위한 독립 변수의 개수에 따라 단순 회귀(1개) , 다중회귀(2개이상)로 분류 차수에 따라서 선형과 비선형으로 나눔 2.선형 회귀 1)개요 =>실제 값과 예측 값의 차이를 최소화하는 직선형 회귀선을 최적화하는 방식 =.. 2024. 3. 4. 이전 1 다음
