선형 모델 썸네일형 리스트형 [머신러닝] 선형 회귀 모델의 장점과 단점, 언제 사용하는게 좋을까? 선형 회귀 모델은 선형 함수로 예측을 수행하는 회귀용 선형 알고리즘으로, train, test dataset에 있는 결과값(y) 사이의 평균제곱오차를 최소화하는 파라미터 가중치(w)와 절편(b)을 찾는 알고리즘을 수행합니다. 한편, 회귀를 하기 위한 선형 모델은 특성이 하나일 때 직선이 되고, 두 개일 땐 평면이 되며, 더 많은 특성을 가진 높은 차원일 땐 초평면이 되는 회귀 모델의 특징을 갖습니다. 또한 회귀를 하기 위한 선형 모델을 다양한데요, train data로부터 가중치 값을 결정하는 방법과 모델의 복잡도를 제어하는 방법에 따라 다양해집니다. 1. 선형 회귀 모델의 장점과 단점은? 그렇다면 선형 회귀 모델의 장점과 단점은 무엇일까요? 먼저, 선형 모델의 장점은 학습 속도가 빠르고, 예측이 빠르다.. 더보기 이전 1 다음