회귀에서 고려할 사항들1 연속형 회귀분석에 대한 전반적인 내용들 머신 러닝은 크게 지도학습과 비지도학습, 강화학습으로 나뉜다.그리고 그 안에서도 분류, 예측, 추천 등의 또 다른 갈래가 있다. 그 중에서 예측 분야의 골조가 되는 알고리즘인 회귀분석의 A부터 Z까지의 대략적인 개념을 정리해 보았다. 1. 회귀 모델이란 먼저 회귀 모델이 무엇인가에 대한 정의가 필요하다.회귀 모델이란 연속형 스케일을 가진 목표변수를 예측하는 방법 중에 한 가지 모델이다.지도학습의 일종으로 변수 간 관계, 연관성을 파악하기에 좋고, 가장 단순하면서도 가장 강력한 예측 방법 중 하나이다.휘황찬란한 딥러닝 알고리즘도, 결국엔 회귀 모델 식 하나로 최종적 판단을 하게 된다. 2. 심플 선형회귀 심플 선형회귀는 단일 설명변수 하나와 연속형 반응변수간의 관계를 모델링 하는 것이다.y = w_0+w_.. 2017. 8. 23. 이전 1 다음
