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2026/05/25 1

ML 3 - 머신러닝 지도학습 (회귀)

1. 회귀 개념회귀는 자연현상이나 사회현상에서 변수들 사이의 관계를 수식으로 모델링하는 방법임. 종속변수가 **연속형 수치**일 때 사용하며, 학습의 목적은 **오차를 최소화하는 파라미터를 찾는 것**임.1.1 데이터 구성독립변수(피처) — 영향을 주는 변수, x로 표기종속변수(레이블) — 영향을 받는 변수, y로 표기출력 데이터 타입 — 수치형 > 연속형1.2 모델링 원칙학습을 통해 독립변수와 종속변수 간의 관계식을 구성함결과물은 모델이며, 해당 모델로 예측을 수행함예측은 어느 정도의 오차를 동반하므로 오차 최소화가 핵심 목표임학습이란 결국 오차값이 최소가 되는 알고리즘 내의 파라미터값을 찾아가는 과정임. 이 원칙은 단순 회귀든 다중 회귀든 동일하게 적용됨.2. 회귀의 종류2.1 단순 선형 회귀구조 —..

SK플래닛 ai활용 데이터엔지니어 과정 2기/ML & DL 2026.05.25
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