Question 1

선형 회귀의 주된 목적은 무엇입니까?

Accepted Answer

선형 회귀는 제곱 오차의 합을 최소화하는 직선을 찾아 종속 변수(타깃)와 하나 이상의 독립 변수(피처) 간의 관계를 모델링하는 것을 목표로 합니다. 이 기법은 연속 값을 예측할 수 있게 하며 더 복잡한 많은 알고리즘의 기초가 됩니다.

Question 2

단순 선형 회귀에서 베타 계수(β₁)는 무엇을 나타냅니까?

Accepted Answer

β₁ 계수는 회귀선의 기울기를 나타내며, 독립 변수가 1 단위 증가할 때 타깃 변수가 얼마나 변화하는지를 보여줍니다. β₁이 양수이면 양의 관계, 음수이면 변수 간 역의 관계를 나타냅니다.

Question 3

선형 회귀에서 최적의 계수를 찾기 위해 사용되는 방법은 무엇입니까?

Accepted Answer

최소제곱법(OLS)은 관측값과 예측값의 차이인 잔차의 제곱합을 최소화합니다. 이 접근법은 닫힌 형식의 해석적 해를 제공하며 선형 회귀 매개변수를 추정하는 표준 방법입니다.

지도 머신러닝: 회귀

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