AI 요약관련 정보

• 선형 회귀는 선형 방정식을 사용하여 회귀 문제를 해결하며, 널리 사용되고 계산이 빠릅니다. 📈
• K-최근접 이웃 알고리즘은 훈련 세트 범위 밖의 값을 예측하기 어렵지만, 선형 회귀는 이를 보완할 수 있습니다. 🎯
• 선형 회귀 모델은 훈련 세트를 잘 표현하는 직선의 방정식을 찾는 것이 핵심입니다. 📏
• 다항 회귀는 길이의 제곱을 특성으로 추가하여 2차 함수 형태의 모델을 만들 수 있습니다. ➗
• 사이킷런의 LinearRegression 클래스를 사용하여 선형 회귀 모델을 훈련하고 예측할 수 있습니다. 🤖
• 모델의 계수(기울기)는 coef_에, 절편은 intercept_에 저장됩니다. 🧮
• 다항 회귀 모델은 훈련 세트와 테스트 세트에서 높은 결정 계수(R²) 점수를 얻을 수 있습니다. ✅
• 테스트 세트 점수가 훈련 세트 점수보다 높으면 과소적합(underfitting) 상태일 수 있습니다. 📉