sons dataStory

다항식 회귀(Polynomial Regression) 내용 다항식회귀? 변수의 변환 변수의 차수에 따른 변화 편향/분산 트레이드오프(Bias/Variance Tradeoff) 다항식회귀? 데이터가 비선형인 경우 선형 모델에 적합시킬 수 있습니다. 가장 간단한 형태로 데이터를 이차형식으로 변형하여 선형모델에 적용할 수 있습니다. 이러한 기법을 다항식 회귀 (polynomial regression)이라고 합니다. 예를 들어 독립변수와 반응변수의 형태가 이차형태를 가지는 인공데이터에 대해 다항식 회귀를 적용하여 봅니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt font1={'family':'nanumgothic', 'size':12, 'weight':'bold'} n=100 X=np.linspace(-2, 2, n).reshape(-1,1) y=X**2+X+2+np.random.rand(n, 1) plt.figure(dpi=100) plt.scatter(X,y, s=1) plt.xlabel("X", weight="bold") plt.ylabel("y", weight="bold") plt.show() 변수의 변환 위의 독립변수의 이차항을 생성하기 위해 sklearn.preprocessing.PloynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=True) 클래스를 적용합니다. 이 클래스는 변수의 2차항과 1차항 그리고 교차항을 생성합니다. 예를 들어 2개(a, b)의 독립변수가 존재한다면 이 클래스에서 다음의 변수들이 생성됩니다. a, b → 편차항, a 2 , a, ab, b, b 2 즉, 이 클래스...