Channi Studies

저번 포스트에서는 선형 회귀에서 주로 사용되는 패키지들에 대해서 간략하게 알아보았습니다. Linear Regression (선형 회귀) - 1 | 패키지 알아보기이번 포스트에서는 파이썬을 사용해서 기초적 선형 회귀 모델을 만들어 보겠습니다.선형 회귀의 기초적 개념에 대해서는 다음 포스트에 정리되어 있습니다. Regression Analysis - Linear Regression | 회code-studies.tistory.com 이번 포스트에서는 우선 간단한 단순 선형 회귀 모델을 디자인 해 보도록 하겠습니다.  우선, 이번 포스트에서 필요한 패키지들을 import 하겠습니다.import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimpor..

이번 포스트에서는 파이썬을 사용해서 기초적 선형 회귀 모델을 구현하는데 필요한 패키지들을 알아보겠습다. 선형 회귀의 매우 기초적 개념에 대해서는 다음 포스트에 정리되어 있습니다. Regression Analysis - Linear Regression | 회귀 분석 - 선형 회귀Linear Regression(선형 회귀): 2개 이상의 변수들 사이에서의 인과 관계에 대한 선형 근사 (예측)A linear approximation of a causal relationship between two or more variables. 선형 회귀의 과정1. Sample data를 수집한다.2code-studies.tistory.com 패키지 설치 및 import우선 선형 회귀 모델을 디자인하는데 필요한 주요 파이썬..

Correlation Analysis(상관 분석)과  Regression Analysis(회귀 분석)간의 차이는 한 문장으로 정리할 수 있습니다. "Correlation does not imply causation"상관 관계는 인과 관계를 의미하지 않는다. 더 자세하게 설명하자면,1. Correlation은 두 변수(variable) 사이의 relationship의 정도를 측정하는 반면, Regression은 특정 변수가 다른 변수에 어떠한 영향을 끼치는지를 측정합니다.2. Correlation은 두 변수 사이의 인과 관계를 측정하는것이 아닌, 관계성의 정도를 측정합니다 (move together). 반면 Regression은 두 변수 사이의 연관성의 정도가 아닌 인과 관계를 직접 측정합니다 (cause..

Linear Regression(선형 회귀): 2개 이상의 변수들 사이에서의 인과 관계에 대한 선형 근사 (예측)A linear approximation of a causal relationship between two or more variables. 선형 회귀의 과정1. Sample data를 수집한다.2. 해당 샘플에 맞는 모델을 디자인 한다.3. 해당 모델으로 전체 population에 대한 예측을 한다. 선형 회귀에서 예측하는 값 y 는 dependent variable(종속 변수) 이고, (x1, x2, ..., xk)는 independent variable(독립 변수) 라고 부릅니다.y 는 x들에 대한 함수로 표현됩니다. => y = f(x1, x2, ..., xk)  우선 Simple L..