다시 이음

Polynomial Regression(다항회귀) 안녕하세요. 오늘은 회귀분석 유형중에 가장 이해가 어려웠던 다항 회귀분석에 대해 집중해보겠습니다. 선형관계 , 비선형관계 , 단조관계 1. 선형관계 선형 관계는 일반적으로 기울기 절편 형태 y = mx + b로 작성된 선형 방정식으로 설명됩니다. 독립 변수 x는 가로 축에 표시되고 종속 변수 y는 세로 축에 표시됩니다. 상수 m은 직선의 기울기 또는 가파름입니다. 상수 b는 y 절편이라고하며 선이 세로 축을 교차 할 때 y의 값입니다. 일련의 데이터 점이 완벽하게 선형 인 관계를 갖는 경우 해당 점이 직선을 이룹니다. 단순선형회귀분석, 다중선형회귀분석으로 해결 2. 비선형관계 선형 관계의 정의에 맞지 않는 두 양 간의 관계를 비선형 관계라고합니다. X 값..

Ridge Regression 이전 포스팅에서 다루었던 연속형 데이터를 다루는 선형회귀분석이 있었습니다. 그렇다면 범주형 데이터(Categorical)는 어떻게 회귀분석 할 수 있을까요? 범주형 데이터(Categorical) 범주형 데이터는 순서가 없는 명목형(nominal)과 순서가 있는 순서형(ordinal)으로 나뉩니다. 이러한 범주형 데이터를 시스템이 인식할 수 있도록 변환시키는 방법중에 하나인 Onehotencoder에 대해서 살펴볼게요. 원핫인코딩을 수행하면 각 카테고리에 해당하는 변수들이 모두 차원에 더해지게 됩니다. 즉, 새로운 차원(열)에 0,1로 마킹을 한다고 생각하시면 됩니다. 그러나 카테고리가 너무 많은 경우를 우리는 집단의 크기가 많다.(high Cardinality) 로 표현합니..