봄수의 연구실

Non-Linear Regression 실습 - 데이터를 보고, 그래프를 그릴 식을 추정해야 한다. - pd/np -> plt(mataplotlib) 순으로 라이브러리를 사용한다 목표 Differentiate between linear and non-linear regression Use non-linear regression model in Python Intro. Non-Linear Regression 왜 쓰냐? 비선형 회귀는 독립 변수 x와 종속 변수 y 사이의 비선형 관계를 모델링하는 방법입니다. 일반적으로 선형이 아닌 모든 관계를 비선형 관계로 간주할 수 있으며, 이는 주로 다항식의 형태로 표현됩니다. 다항식의 최고 차수는 k입니다 (x의 최고 차수). 비선형 함수에는 지수, 로그, 분수 등의 ..

Polynomial Regression 실습 - 선형 그래프가 나오지 않는 상황에서, 새로운 특성 집합을 생성하여 다항 그래프를 만든다 - 다항식을 치환해서, Linear Regression으로 만들 수 있다 실습 준비 df = pd.read_csv("FuelConsumption.csv") # take a look at the dataset df.head() 생성된 데이터 프레임을 5줄 출력해봅니다 데이터 프레임이 잘 생성 된 것을 볼 수 잇습니다. 그렇다면, 회귀 모델에 사용할 필드로 새로운 데이터 프레임을 형성합니다. 다시 한번, 데이터 프레임을 출력해봅니다 cdf = df[['ENGINESIZE','CYLINDERS','FUELCONSUMPTION_COMB','CO2EMISSIONS']] cdf.h..

Non-Linear Regression - 비선형 회귀 모델은 종속 변수와 독립 변수가 비선형 관계인 것을 모델링 한 것이다. - 시각적으로 판단하거나, 선형 회귀 모델링을 정확하게 할 수 없을 때 적용한다 비선형 회귀는 종속 변수와 독립 변수 간의 비선형 관계를 모델링하는 회귀 분석 방법입니다. 선형 회귀(Linear Regression)와 달리, 비선형 회귀는 선형 매개 변수로 정확하게 모델링할 수 없는 비선형 관계를 포착할 수 있습니다. 비선형 모델은 종속 변수와 독립 변수 간의 비선형적인 관계를 고려합니다. 비선형 회귀 모델은 다항식, 지수 함수, 로그 함수, 로지스틱 함수 등 다양한 형태를 가질 수 있습니다. 매개 변수의 추정이 선형 회귀보다 어려울 수 있으며, 최소 제곱법(평균 제곱 오차 (M..

Multiple Linear Regression 실습 필요한 패키지 다운로드 import piplite await piplite.install(['pandas']) await piplite.install(['matplotlib']) await piplite.install(['numpy']) await piplite.install(['scikit-learn']) import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import pylab as pl import numpy as np %matplotlib inline Matplotlib SciKit Learn # matplotlib.pyplot은 데이터를 차트나 플롯으로 시각화하는 패키지입니다. # 이를 plt라는 이름..

Multiple Linear Regression - 여러 개의 독립 변수를 사용하여 종속 변수의 값을 예측하는 방법 Single Linear Regression이 종속 변수를 추정하기 위해 한 개의 독립 변수를 사용하는 반면, 다중 선형 회귀분석은 여러 개의 독립 변수를 사용하여 종속 변수의 값을 예측합니다. 여러 독립 변수: 다중 선형 회귀분석에서는 종속 변수의 값이 여러 독립 변수에 의해 영향을 받습니다. 예를 들어, CO2 배출량을 예측하는 데에는 엔진 크기, 실린더 수, 연료 소비량 등이 모두 역할을 합니다. 최적화된 파라미터: 최적화된 파라미터란 모델의 오류가 가장 적은 파라미터를 의미합니다. 이러한 파라미터는 예측의 오류를 최소화함으로써 찾아집니다. 이 파라미터를 추정하는 방법에는 최소제곱법과..