주요 개념단순 선형 회귀(SLR)다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)경사 하강법(Gradient Descent) 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)는 단순 선형 회귀(SLR)와 달리 여러 입력변수가 들어간다. 따라서 다중 선형 회귀는 시각적으로 표현하기 힘들다. 하지만 시각화만 못할 뿐이지 기본 개념은 이전과 같다. 다중 선형 회귀를 이용해 도출되는 방정식은 아래와 같다.$$ f(x)=w_{n}x_{n}+w_{n-1}x_{n-1}+...+w_2x_2+w_1x_1+b $$늘어난 입력 변수와 그에 따른 가중치의 개수가 늘어난 것 외에 큰 차이는 없다. 단지 입력 변수가 많은 일차 함수일 뿐이다. 결국 최적의 가중치와 편향 값을 경사..
주요 개념상관관계 분석(correlation analysis)회귀 분석(Regression Analysis)선형 회귀(Linear Rregression) 대표적인 데이터 분석 방법으로 예측에 이용되는 회귀 분석(Regression Analysis)과 상관계수를 이용한 상관관계 분석(Correlation analysis)이 있다.연속형 또는 순위 자료로 이루어진 두 변수간 상호 관계 정도를 알아보고자 할 때는 상관관계 분석(correlation analysis)을 이용두 변수간 인과 관계와 같이 한 변수가 다른 변수에 주는 영향력을 알아보고자 할 때는 회귀 분석법(regression analysis)을 이용 그중 선형 회귀(Linear Rregression)는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 x와..
회귀분석을 하며 여러 모델들을 만들고 실제 성능이 어느정도인지 판단하기 위한 지표들이 필요하다.위 9가지 방식의 특징을 알아보려 한다. 아래 수식들의 n은 모두 데이터 수를 의미한다. 1. ME(Mean of Error)ME(Mean of Error)는 평균 제곱 오차를 의미한다. 예측오차의 산술평균을 의미하고 다음과 같이 산정된다. $$ ME=\frac{\sum_{i=1}^n{e_i}}{n}=\frac{\sum _{i=1}^n\left(Y_i-\hat{Y_i}\right)}{n} $$ def ME(y, t): return (y-t).mean(axis=None) 2. MAE(Mean Absolute Error)MAE(Mean Absolute Erro)는 예측값과 실제값의 모든 차이의 합이다. 인간이..
