7.3.2 선형 회귀 알고리즘

모든 지도 학습 기법 중에서 가장 이해하기 쉬운 것은 선형 회귀 알고리즘입니다. 이 절에서는 먼저 단순한 선형 회귀를 살펴보고 그 개념을 다중 선형 회귀 알고리즘으로 확장하겠습니다.

단순한 선형 회귀 이해하기

가장 단순한 선형 회귀 모델은 단일 연속형 특성(독립 변수)과 단일 연속형 타깃 변수(종속 변수) 사이의 관계를 표현합니다. 특성(x축)의 변화량이 타깃 변수(y축)에 얼마나 영향을 미치는지 다음과 같이 간단한 회귀식으로 표현할 수 있습니다.

ý = (X)w + α

이 공식의 주요 요소는 다음과 같습니다.

단일 종속 변수와 단일 독립 변수의 관계인 사례를 몇 가지 들어 보겠습니다.