04_회귀(Regression)
회귀(Regression) 회귀(Regression)는 입력과 출력 값 사이의 관계를 학습하여 주어진 입력에 대한 출력 값을 예측하는 데 사용되는 학습 방법이다. 회귀 모델은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하고 근사하는 함수를 찾는 것이 목표이다. 주로 연속적인 값을 예측하고자 할 때 활용된다. 학습 데이터셋 {𝐱₁, 𝑦₁, 𝐱₂, 𝑦₂, … , 𝐱ₘ, 𝑦ₘ}에서 입력 데이터 𝐱와 이에 상응하는 출력 값 𝑦 사이의 관계를 설명하는 함수 ℎ(𝐱)를 찾는다. 예를 들어 자동차의 특성(차종, 제작년도, 주행거리 등)을 이용하여 중고 자동차의 판매 가격을 예측하는 등의 문제에 활용된다. 용어 및 표기법 i번째 샘플 및 레이블 x(i) : i번째 샘플의 특성 값(열) y(i): i번째 샘플에 대한 출력 값(=목표 ..
