🤖머신러닝🤖 3-2

https://github.com/codenameVien/ML_Hongong/blob/main/perch2.ipynb

ML_Hongong/perch2.ipynb at main · codenameVien/ML_Hongong

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선형회귀 : 특성과 타깃 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 선형 방정식을 찾음 - 특성이 하나라면 직선 방정식이 됨

 ➡️ 선형회귀가 찾은 특성과 타깃 사이의 관계는 선형방정식의 계수 or 가중치에 저장됨 (가중치는 종종 기울기와 절편을 모두 의미)

 

모델 파라미터 : coef_와 intercept_ 등 선형회귀가 찾은 가중치(방정식의 계수)처럼 머신러닝 모델이 특성에서 학습한 파라미터

다항 회귀 : 다항식(2차방정식 이상)을 사용하여 특성과 타깃 사이의 관계를 나타냄

                ㄴ 이 함수는 비선형일 수도 있지만 여전히 선형회귀로 표현 가능

 

LinearRegression : 선형 회귀 클래스

- 매개변수의 기본 값은 True