김심슨의 개발 & 분석 일기

사용 데이터 : sklearn.datasets.load_diabetes() (10개 특성을 가진 당뇨병 데이터셋) 사용 알고리즘 : LinearRegression() - 단순 선형 회귀 평가 방법 : 시각화를 통한 예측선과 실제값 비교 시각화 : matplotlib를 통한 산점도 + 회귀선 import pandas as pd #데이터 프레임 형태로 조작할 수 있는 도구 (이번 예제에서 직접 사용은 안함)import numpy as np #수치 계산용 (차원 변형 np.newaxis에 사용)import matplotlib.pylot as plt #시각화 (그래프 출력)from sklearn.linear_model import LinearRegression #선형회귀모델 from sklearn.datas..

회귀 (Regression)주로 연속성 있는 데이터 (대표적으로 시계열 데이터)의 숫자 값을 예측하는 통계적 방법 회귀 분석은 데이터를 통해 아래와 같은 질문에 구체적인 수치로 답을 얻기 위한 방법 예 : 이 아파트는 얼마에 팔릴까?내일의 온도는 몇 도일까?다음 달 매출이 어떻게 될까?=> 회귀분석은 숫자 형태로 연속성을 갖는 값(continuous)을 예측하는 것 선형회귀 (Linear Regression)선형 관계를 가정하여 직선을 이용한 예측을 수행, 입력값(X)과 출력값(Y) 사이에 일직선 관계가 있다고 가정 수학적으로는 y = ax + b 형태로 표현됨 즉 : x와 y가 연속형이고 선형관계일 때 사용 y = 예측하고 싶은 값 x = 예측에 사용되는 데이터 (독립변수)a = 기울기(변수 간 ..

1. 선형회귀란?입력변수(x)와 출력값(y) 사이의 직성 관계를 모델링하는 통계적 기법 (x가 커질수록 y가 어떻게 바뀌니?를 직선 하나로 예측하는 모델) 예 : 공부시간 (x) -> 시험점수 (y)공부시간이 늘면 점수도 늘어난다 -> 이걸 직선으로 표현 수식 : y = ax + ba = 기울 기 -> x가 1 늘어날 때 y가 얼마나 변하나 b = x가 0일 때 y는 얼마인가? * 핵심 개념 요소 의미독립변수 X입력값, 원인종속변수 y결과값, 예측하고 싶은 값가설 함수ŷ = wX + b손실 함수오차 측정용: MSE (평균 제곱 오차)학습 목표오차를 최소화하는 w, b 찾기 * 사용 예시 1. 집갑 예측 (면적 -> 가..