Minwoo Dev.

우린 선형 회귀에 대해서 알아보았다. 그럼 이런 의문이 들 수 있다. 과연 모든 데이터가 회귀 모델을 만들 때 선형으로 나타낼 수 있을까 ?아마 이런 질문의 답은 보통 아니다. 라는 걸 알고 있을 거다. 데이터가 모두 선형으로 그래프를 그려 적합하게 데이터들을 나타낸다면 정말 좋겠지만, 현실 세계의 데이터들은 절대 그렇게 호락호락하지 않다. 위 그림에서, 선형으로 데이터가 잘 나타내졌는가 ? 위 그래프에서는 선형 회귀 모델만으로는 데이터를 잘 나타내기 어렵다.따라서 우리는 곡선 형태로도 회귀 모델을 만들어낼 수 있어야 한다.  다항 회귀(Polynomial Regression) 다항 회귀는 선형이 아니라 곡선 형태의 회귀 모델이다.식은 곡선 형태기 때문에 차수가 높아진다. 이러한 다항 회귀는 선형 회귀만..

다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) 다중 선형 회귀는 입력값이 1개가 아니라 2개 이상한 경우에 사용된다.대부분의 경우에 2개 이상의 값을 사용하여 값을 예측하기 때문에 다중 선형회귀는 많이 사용되는 회귀 방법이다. 예를 들어, 스키장 방문객의 수를 Y로 두고, X를 평균 기온, 적설량이라고 하자. X가 두 개이므로 식이 아래처럼 나타날 것이다. 이로써 우리는 여러 입력값(X)들에 대한 회귀식을 만들어낼 수 있게된다.  하지만 어디까지나 "선형" 회귀기 때문에 그려지는 회귀 모델의 그래프 모양은 선형이 된다.결론적으로, 하나의 종속변수(X)가 아니라 여러 개의 종속변수(X i)에 대한 독립변수(Y)의 상관관계를 분석하기 위해 우리는 다중 선형 회귀를 사용하게 된다.   여기..