[TIL] 2021.11.02

※ 회귀 분석

- 데이터를 가장 잘 설명하는 모델을 찾아 입력값에 따른 미래 결과값을 예측하는 알고리즘

- 완벽한 예측은 불가능하므로 최대한 근사한 결과를 찾는것이 목표

 

단순 선형 회귀

- 데이터 설명 모델을 직선 형태로 가정

특징)

- 가장 기초적이지만 많이 사용되는 알고리즘

- 입력값이 1개인 경우에만 적용이 가능함

- 입력값과 결과값의 관계를 알아보는 데 용이함

- 입력값이 결과값에 얼마나 영향을 미치는지 알 수 있음

- 두 변수 간의 관계를 직관적으로 해석하고자 하는 경우 활용

 

Loss 함수

- 실제 값과 예측 값 차이의 제곱의 합을 Loss 함수로 정의하며

Loss 함수가 작을수록 좋은 모델임. Loss 함수에서 주어진 값은 입력 값과 실제 값임