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일반적인 문제해결 절차
만약 데이터를 기반으로 한다면
모델 스스로 데이터를 기반으로 변화에 대응할 수 있음
심지어 머신러닝을 통해 우리가 배울 수도 있다
지도학습 - 분류 Classification
지도학습 - 회귀 Regression
비지도학습은 레이블이 없다
비지도 학습 - 군집
비지도 학습 - 차원 축소
Regression? 회귀?
만약 주택의 넓이과 가격이라는 데이터가 있고 주택가격을 예측한다면
머신러닝 모델 만들기
어떻게 만들까?
만약 1차 함수라면
선형 회귀
모델을 구성하는 파라미터를 어떻게 찾을까?
OLS : Ordinary Linear Least Square
실습
가설을 세운 뒤 seaborn을 이용해서 plot
잔차 평가 residue
- 잔차는 평균이 0인 정규분포를 따르는 것 이어야 함
- 잔차 평가는 잔차의 평균이 0이고 정규분포를 따르는 지 확인
결정계수 R-Squared
- y_hat은 예측된 값
- 예측 값과 실제 값(y)이 일치하면 결정계수는 1이 됨 (즉 결정계수가 높을 수록 좋은 모델)
잔차 확인 및 numpy로 결정계수 계산
