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코딩일기

[DataScience] 분산/편향 트레이드오프(Multiple Linear Regression)

안녕하십니까 다제입니다. 어제는 저희가 선형회귀(Linear regression)에 대해서 알아보았습니다. 그러나, 선형회귀는 feature(데이터의 column)를 하나만 사용하기 때문에 실생활에서 사용하기 부정확합니다. 그럼 어떻게 하면 성능을 높일 수 있을가요? 가장 먼저 생각나는 방법은 feature의 수를 늘리는 것입니다. 그럼~ 두 개이상의 feature를 사용하여 저희의 머신러닝의 성능을 높여보죠! ( 혹시 "feature의 수를 늘리는 것"이라는 말이 이해가 안돼시는 분는 접어진 글을 참고 부탁드립니다.) 더보기 오~ 접는 글을 여셨군요! 머신러닝에 관련된 글을 처음보시는 분들이라고 생각이 됩니다. 잘 오셨습니다~! 저는 최대한 머신러닝을 쉽게 말하고자 블로그를 운영하는 다제 입니다. 바로..
Code/머신러닝(ML) 2021. 1. 29. 12:06
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