INTERCEPT1 [PYTHON] 선형회귀 LinearRegression 선형회귀 선형 회귀는 통계학과 기계 학습에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 예측 모델 중 하나입니다. 데이터 포인트들 간의 선형 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 이 모델은 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 간의 관계를 설명하고 예측하는 데 사용됩니다. 간단한 예로, 집의 면적과 가격 사이의 관계를 고려해보겠습니다. 여기서 집의 면적이 독립 변수이고 가격이 종속 변수입니다. 선형 회귀 모델은 이러한 데이터를 가장 잘 설명하는 직선을 찾습니다. 선형 회귀 모델은 보통 다음과 같은 형태를 가집니다: 여기서,𝑌Y는 종속 변수입니다.𝑋X는 독립 변수입니다.𝛽0β0는 절편(intercept)으로, 회귀 직선이 𝑋X축을 어디서 만나는지를 나타냅니다.𝛽1β1는 기울기(slope)로, 𝑋X.. 2024. 4. 28. 이전 1 다음
