선형 회귀 활용 분야
다음과 같은 현실 세계의 문제에 선형 회귀 알고리즘을 적용할 수 있습니다.
• 매출 예측하기
• 최적의 제품 가격 예측하기
• 의약품 임상 평가, 엔지니어링 안전성 테스트처럼 원인과 결과 사이의 인과 관계를 정량화하기
• 보험 청구 비용, 자연재해 피해액, 선거 결과, 범죄율 등 주어진 정보를 바탕으로 미래의 결과를 예측하기
선형 회귀의 약점
선형 회귀 알고리즘의 약점은 다음과 같습니다.
• 수치형 특성만 사용할 수 있습니다.
• 그러므로 카테고리형 데이터는 전처리를 거쳐야 합니다.
• 결측치를 유연하게 다루지 못합니다.
• 데이터에 대한 가정을 사용합니다.