ML & DL (Machine Learning&Deep Learning)/Machine Learning (ML)2 [Machine Learning] MulipleRegression & Regularization 다중회귀 - MultipleRegression¶ 선형회귀(Linear Regression)를 통해 하나의 특성(feature)을 사용하여 모델을 훈련시켰다. 여러 개의 특성을 사용한 선형회귀인 다중회귀에 대해 알아보자. Dataset¶ In [1]: import pandas as pd df = pd.read_csv("http://bit.ly/perch_csv_data") perch_full = df.to_numpy() print(perch_full) [[ 8.4 2.11 1.41] [13.7 3.53 2. ] [15. 3.82 2.43] [16.2 4.59 2.63] [17.4 4.59 2.94] [18. 5.22 3.32] [18.7 5.2 3.12] [19. 5.64 3.05] [19.6 5.14 3.. 2021. 10. 13. [Machine Learning] LinearRegression k-최근접 이웃의 문제점¶ k-최근접 이웃을 사용해 예측을 진행할 때 발생하는 큰 문제는 훈련 세트 범위 밖의 샘플을 예측을 못한다는 것이다. 아무리 멀리 떨어진 샘플이라 할지라도 가장 가까운 k개의 샘플로 매칭되기 때문이다. LinearRegression¶ 이 문제점을 해결하기 LinearRegression을 이용하여 훈련 세트에 잘 맞는 직선의 방정식을 찾아 회귀문제를 해결한다. Dataset¶ In [2]: import numpy as np In [3]: perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, .. 2021. 10. 13. 이전 1 다음 반응형
