Elasticnet모델2 머신러닝 실습: 회귀분석 연습2 안녕하세요 블레이즈 테크노트 블레이즈 입니다. 지난 번에는 데이터 전처리에 관한 이야기를 나눴는데, 오늘은 그 전처리된 데이터로 실제 모델 학습과 평가를 해볼 예정입니다. 2024.02.28 - [머신러닝(Machine Learning)] - 머신러닝 기초: 회귀분석 연습 1 지난 번에 데이터 전처리 과정을 보여드렸지만 혹시나 해당 전처리 과정이 제대로 안되셨을까봐 전처리 완료 데이터를 포스트 맨 아래에 첨부하도록 하겠습니다. 이번 포스팅에서 다룰 회귀 모델은 선형 회귀, Ridge 회귀, Lasso 회귀, Elastic Net 회귀 모델입니다. 이러한 모델에 대한 이론적 배경은 아래의 포스팅에 설명했으니, 참고해주세요! 2024.02.26 - [머신러닝(Machine Learning)] - 머신러닝 이.. 2024. 2. 29. 머신러닝 이론 선형회귀모델: Ridge, Lasso, Elastic Net 안녕하세요 블레이즈 테크노트 블레이즈 입니다. 선형 회귀 모델의 기본 선형 회귀(Linear Regression) 모델은 데이터 사이의 선형적인 관계를 모델링하는 통계적 방법입니다. 이 모델은 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 사이의 관계를 선형 방정식으로 표현합니다. 가장 기본적인 형태인 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수를 사용하여 종속 변수의 값을 예측하는데, 이는 다음과 같은 수식으로 표현됩니다: Y=β0+β1X+ϵY=β0+β1X+ϵ 여기서, Y는 예측하고자 하는 변수, X는 예측에 사용되는 변수, β0은 절편, β1은 기울기(독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향의 크기), 그리고 ϵ은 오차 항을 나타냅니다. 보통 단순 선형 회귀 모형의 수식은 다음과 같습니다. 운전 거리와 타이어 마모 정도 .. 2024. 2. 26. 이전 1 다음
