회귀 (regression)
- 회귀계수
- 회귀계수의 선형인지 아닌지 여부 - 선형회귀 , 비선형회귀
- 독립변수의 개수가 한개인지 여러개인지 - 단일회귀 , 다중회귀
- 양적변수(quantitative) : 숫자형
- 질적변수(qualitative) : 카테고리형
- 회귀의 유형
- 일변량(Univarate) : 오직 하나의 양적 독립변수
- 다변량(Multivariate) : 두개 이상의 양적 독립변수
- 단순(Simple) : 오직 하나의 종속변수
- 다중(Multiple) : 두개 이상의 종속변수
- 선형(Linear)
- 비선형(Nonlinear)
- 분산분석 (ANOVA) : 모든 독립변수들이 질적 변수(카테고리형)
- 공분산분석 (ANCOVA) : 독립변수들이 양적변수와 질적변수가 섞여있는 상황
- 선형회귀모델의 종류
일반선형회귀
릿지
라쏘
엘라스틱넷
로지스틱
출처 : heung-bae-lee.github.io/2020/01/04/machine_learning_01/
Regression(01) - 회귀의 종류 및 회귀계수
회귀분석이란? 지도 학습은 두 가지 유형으로 나뉘는데, 바로 분류(classification)와 회귀(regression)이다. 이 두 가지 기법의 가장 큰 차이는 분류는 예측값이 카테고리와 같은 이산형 클래스 값이고,
heung-bae-lee.github.io
출처 : brunch.co.kr/@gimmesilver/38
회귀 모델의 종류와 특징
이 글은 팀 스터디 자료를 좀 더 풀어서 정리한 글입니다. 스터디에서 사용한 PT 자료는 https://www.slideshare.net/LeeEunJo/ss-93029145 에서 확인하실 수 있습니다. 1. 회귀 모델이란? 회귀 모델을 한 마디
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