회귀 모델은 독립변수(X)와 종속변수(Y) 간의 관계를 활용해 연속형 결과값을 예측하며, 비선형 모델, 규제를 통해 모델 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있다- 회귀모델1. 회귀 분석 개요회귀 분석종속변수(Y)와 하나 이상의 독립변수(X) 간의 관계를 추정하여, 연속형 종속 변수를 예측하는 통계/머신러닝 기법ex. '공부한 시간(x)에 따라 시험 점수(y)가 어떻게 변하는가?'를 예측지도학습에서의 분류와 회귀의 차이분류 : 결과값이 이산형 (클래스 라벨)회귀 : 결과값이 연속형 (숫자 값)사람의 지능적인 작업을 기계가 수행하도록 만드는 광범위한 개념회귀 모델을 사용하는 이유1. 미래 값 예측 : 판매량, 주가, 온도 등 실수값 예측에 사용2. 인과관계 해석 (통계 관점) : 특정 독립변수가 종속 변수에..
