[230220-24] 머신러닝 기본 알고리즘

- Linear Regression 모델링

최적의 회귀 모델

• 독립 변수 개수에 따라

  • 단순 회귀식 : $\hat{y} = w_0 + w_1x_1$
    • 반복학습을 통해서 최선의 가중치($w_1$)와 편향($w_0$)을 찾음

      # 회귀계수 확인
      print(model.coef_) # 기울기(가중치 $$w_1$$)
      print(model.intercept_) # 절편(편향 $$w_0$$)

  • 다중 회귀식 : $\hat{y} = w_0 + w_1x_1 + w_2x_2 + \cdots + w_nx_n$
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     ```py
     # 회귀계수 확인
     # 독립 변수 순서 리스트
     print(list(x_train[features]))
     print(model.coef_)
     print(model.intercept_)
     ```

    
    

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