머신러닝 및 딥러닝/머신러닝
다중선형회귀 이론
다중선형회귀 단순 선형 회귀에서 독립변수의 개수만 늘어난 것이다. 따라서 단순 선형 회귀와 동일한 절차를 이용하여 분석을 수행할 수 있다. 단, 독립 변수의 수가 많아지므로 이로 인해 발생할 수 있는 경우들을(과적합) 고려해서 적절한 조치를 취해야한다 독립변수들의 최초 선택(feature_engineering > feature_selection) 회귀분석의 목적: 종속 변수를 가장 잘 설명하는 독립변수들의 성향/특징들을 찾아내어 이를 기반으로 기존의 자료를 설명하거나 새로운 결과를 예측하는 것 독립변수를 임의로 누락시키는 것은 해당 모델의 설명력이 낮아지는 문제 회귀 분석을 수행하는 경우, 관련 있는 독립변수는 일단 가급적 모두 고려 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis) 수..
