- 다중 회귀는 여러 특성을 사용하여 모델을 훈련하는 방법입니다. 👨🏫
- 특성 공학은 기존 특성을 변환하거나 조합하여 새로운 특성을 만드는 과정입니다. 🛠️
- 사이킷런의
PolynomialFeatures
클래스를 사용하면 다항 특성을 쉽게 생성할 수 있습니다. ✨ - 규제는 모델의 과대적합을 방지하기 위해 모델의 복잡도를 제한하는 기술입니다. 🛡️
- 릿지 회귀(L2 규제)는 가중치의 제곱을 벌칙으로 사용하여 가중치를 줄입니다. 📉
- 라쏘 회귀(L1 규제)는 가중치의 절댓값을 벌칙으로 사용하여 일부 가중치를 0으로 만듭니다. ✂️
- 규제를 적용하기 전에 특성의 스케일을 표준화하는 것이 중요합니다. ⚖️
- 최적의 규제 강도를 찾기 위해 하이퍼파라미터(알파 값)를 조정해야 합니다. 🎛️
- 라쏘 모델은 특성 선택의 효과가 있어, 모델을 단순화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 💡