머신러닝1 선형 회귀 분석 - 기본 개념과 활용 방법 1. 선형 회귀 분석의 개념 선형 회귀 분석이란: 데이터 간의 관계를 표현하는 수학적 모델 중 하나로, 독립 변수와 종속 변수 사이의 선형적인 관계를 분석하는 통계 기법이다. 도출된 모델: 선형 회귀 분석을 통해 얻어진 모델은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 최적의 선을 그릴 수 있다. 회귀식: 모델은 일반적으로 "y = ax + b"와 같은 회귀식으로 표현되며, 이때 기울기(a)와 y 절편(b)이 결정된다. 오차: 회귀식으로부터 예측된 값과 실제 값 사이의 차이를 오차라고 하며, 이 오차를 최소화하는 것이 선형 회귀 분석의 목표이다. 2. 선형 회귀 분석의 중요성 의사 결정: 선형 회귀 분석은 의사 결정에서 중요한 역할을 한다. 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측할 수 있어 의사.. 2024. 6. 25. 이전 1 다음