My Data Story

◈ '회귀' 목차 ◈ 1. 선형 회귀 개념 2. 선형 회귀 모델 훈련 선형 회귀 모델의 회귀 계수 추정 원리를 알아보고, Jupyter 통해 선형 회귀 모델 훈련시키는 방법에 대해 살펴보자. 3. 선형 회귀 모델 평가 및 모델 선택 4. 선형 회귀로 새로운 데이터 예측 5. 선형 회귀 모델 해석 6. 선형 회귀 가설 검정 : 회귀 진단 7. 비선형 회귀 - 다항 회귀, 스플라인 회귀 8. 규제가 있는 선형 회귀 1. 선형 회귀 모델 훈련시키기 모델을 훈련시킨다는 것은 모델이 훈련 데이터에 가장 잘 맞도록 모델 파라미터를 구하는 것이다. 즉 모델을 훈련시키는 것은 선형 회귀 모델의 각 특성에 대한 회귀 계수와 편향(상수) 을 추정하는 것이다. 1.1 선형 회귀 계수 추정 원리 선형 회귀 계수를 어떻게 구할..