Data Science

선형회귀(linear regression)는 지도학습 중 관찰된 데이터들을 기반으로 하나의 함수를 구해서 관찰되지 않은 데이터의 값을 예측하는 분석방법입니다. 선형 회귀분석은 설명변수와 반응변수가 연속형 변수일 때 사용합니다. 그래프의 데이터들을 대표하는 가장 적절한 기울기와 절편을 가진 회귀선을 찾는 것이 선형 회귀의 목적입니다. 이때 최적의 회귀선을 찾는 기준은 각 데이터 포인트에서 함수까지의 거리를 제곱한 값을 평균 낸 값인 평균 제곱 오차(MSE, mean squareed error)를 최소로 만드는 것입니다. 두 회귀선을 기준으로 MSE를 비교했을 때, 더 작은 크기를 나타내는 왼쪽의 회귀선이 더 적절한 회귀선이 되겠죠? 목적 함수는 보통 어떤 함수의 최댓값 또는 최솟값을 구하는 함수인데, 회귀..