[머신러닝] 다항 회귀
다항 회귀 선형 회귀란? 다항 회귀 를 알아보기 전에 선형 회귀 부터 알아보자. 선형 회귀 는 특성과 타깃 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 선형 방정식을 찾는다. 특성 이 하나인 경우 어떤 직선을 학습하는 알고리즘이다. 다항 회귀란? 다항식 을 사용하여 특성과 타깃 사이의 관계를 나타낸다. 이 함수는 비선형 일 수도 있지지만 선형 회귀로 표현 가능하다. 다항식 을 사용한 선형 회귀 를 다항 회귀 라고 부른다. 선형 회귀로 데이터 예측 선형 회귀로 훈련 세트 범위 밖 데이터 예측을 한 그래프다. 하지만 산점도 를 보면 직선 보다는 곡선 의 가깝다. 이때 다항 회귀 를 사용하면 최적의 곡선 을 찾을 수 있다. 다항 회귀 사용을 위한 데이터 준비 다항 회귀 알고리즘을 사용하기 위해 데이터를 준비하자. import numpy as np height = np.array([ 10.0 , 11.0 , 12.0 , 13.0 , 14.0 , 15.0 , 16.0 , 17.0 , 18.0 , 19.0 , 20.5 , 21.0 , 22.0 , 23.0 , 24.0 , 25.0 , 26.0 , 27.5 , 28.0 , 29.0 , 30.0 , 31.0 , 32.0 , 33.0 , 34.0 , 35.0 , 36.0 , 37.0 , 37.5 , 38.0 , 39.0 , 40.0 , 41.0 , 42.0 , 43.0 , 44.0 , 45.0 , 46.0 , 47.0 , 48.0 , 49.0 , 50.0 , 51.3 , 52.0 , 53.0 , 54.0 , 55.0 , 56.0 , 57.0 , 58.0 ]) weight = np.array([ 100.0 , 101.9...