6. Machine Learning - Polynomial Regression(다항식 회귀) 인트로

(Data preprocessing, Linear Regression, Multinomial Regression 등은 이미 공부를 마친 상태이다... 나중에 추가 보완하거나 Data preprocessing Templete을 공유하는 방향으로 보충할 예정 ㅠ_ㅠ) 

 

 

 

1. Polynomial 회귀란 무엇인가?

 

Polynomial Regression(다항식 회귀)에 대해서 알아보자.

기본적으로 선형회귀에 대한 내용으로 n차 다항식의 형태를 띈다.

 

 

Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science 중 Polynomial Regression Intuition

 

왜 P

 

olynomial 회귀를 사용하는가?

위키피디아 '선형회귀'

모든 데이터가 선형적인 모형을 띄면 쉽게 추정이 가능하겠지만

선형적이지 않은 모양(ex) 위 그림의 1사분면의 모양)으로 데이터가 분포되어 있다면 선형모형은 맞지 않을 것이다.

이럴 때 다항식 회귀가 필요하다.

다항형태이면 분포와 맞을 수 있다.

 

 

 

다항식 회귀(Polynomial) vs 다중 회귀(Multinomial)

 

 

처음엔 다중회귀와 다항식 회귀의 차이를 몰랐는데, 위 그림과 같이 간단히 설명할 수 있다.

다시 말하자면, n차형 다항식 형태이면 다항회귀, 1차형이고 변수가 많으면 다중회귀인 것이다.

 

 

 

 

 

왜 Linear라고 부르는가?

어쨌든 선형으로 표현이 가능하다.

y와 x간의 관계를 직선형이 아니더더라도, 곡선형으로라도 선형으로 표현 가능하기 때문이다.

만약에 분모의 영역에 x가 들어가게 된다면 더이상 선형이라고 부를 수 없을 것이다.