식$$\hat{y} = b_{0} + b_{1}X_{1}$$좌변y는 종속 변수를 의미한다.이는 우리가 예측하고자 하는 값이다.우변b0은 y 절편을 의미한다.상수항을 의미한다.b1은 기울기 계수이다.X1은 독립 변수를 의미한다. 가장 좋은 선형 회귀 선 찾기위와 같은 선형 회귀 그래프가 있다면, 어떤 것이 가장 좋은 선형 회귀 선인지 어떻게 알 수 있고 어떻게 정의할 수 있을까 ?이 질문에 대해 답을 하기 위해서는 일반적인 최소제곱법(Ordinary Least Squares = OLS)를 알아야 한다. 최소제곱법(Ordinary Least Squares)최소제곱법에 대해 이해하려면 잔차(residual)부터 알아야 한다.잔차(residual)는 실제값과 예측값 간의 차이를 의미하며, 아래 식과 같이 계..

라이브러리데이터 전처리를 위해 기본적으로 사용되는 주요 라이브러리는 다음과 같다.numpy고성능 수치 계산과 배열(행렬) 연산을 위한 라이브러리이다.머신러닝 데이터 구조인 특징 행렬과 타깃 벡터 구성에 자주 사용된다.matplotlib다양한 차트를 시각화할 수 있는 라이브러리이다.이 중에서도 pyplot 모듈이 가장 많이 사용된다.pandasCSV 파일 등 다양한 형식의 데이터를 불러오고, 정리 및 전처리하는 데 유용한 라이브러리이다. 데이터셋 불러오기/엔터티 생성하기데이터셋 불러오기import pandas as pddataset = pd.read_csv("Data.csv")pandas의 read_csv() 함수를 사용하면 CSV 파일을 쉽게 불러올 수 있다.이 함수는 파일의 모든 데이터를 데이터프레임..

기본적인 과정데이터 전처리(Data Pre-Processing)데이터를 가져오고, 데이터를 정리하며, 데이터를 훈련 셋(training set)과 테스트 셋(test set)으로 나눈다.보통 데이터 셋의 20%는 테스트 셋, 80%는 트레인 셋으로 나눈다.모델링(Modeling)모델을 구축한 다음 모델을 교육하고 예측한다.평가(Evaluation)성능 지표를 계산해서 모델에 대한 평가를 내린다.모델에 잘 맞는지, 데이터에 적합한지 아닌지 등을 평가한다. 피처 스케일링(Feature Scailing)피처 스케일링은 항상 열에 적용된다.정규화와 표준화라는 두 가지 주요 항목이 있다. 정규화(Normalization)열 안의 최소 값을 가져다 열 안의 모든 값에서 최소값을 빼고, 최대값과 최소값의 차이로 나..