Python을 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하는 단계 및 예

선형 회귀

는 일반적인 기계 학습 알고리즘이자 인공 지능에서 일반적으로 사용되는 알고리즘입니다. 수치 출력 변수와 하나 이상의 독립 변수 사이의 선형 관계를 예측하는 방법입니다. 예를 들어 선형 회귀 모델을 사용하여 주택 크기, 위치, 주변 환경 등을 기반으로 주택 가격을 예측할 수 있습니다.

주요 아이디어는 선형 모델을 구축하여 독립 변수와 출력 변수 간의 관계를 설명하는 것입니다. 모델은 다음과 같이 표현될 수 있습니다:

y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + … + an*xn

여기서 y는 출력 변수(응답 변수라고도 함)이고, x1, x2,..., xn은 독립 변수(특성이라고도 함), a0, a1, a2입니다. .., an은 독립변수가 출력변수에 미치는 영향을 표현하는데 사용되는 회귀계수이다.

Goal

모델이 데이터에 가장 잘 맞도록 최적의 회귀계수 값을 찾는 것이 목표입니다. 일반적인 방법으로는 관측값과 모델의 예측값 간의 차이의 제곱합을 최소화하는 최소제곱법이 있습니다. 회귀계수의 최적값을 찾기 위해 경사하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

사용 시나리오

는 매출, 주가, 소득, 교육 수준 등을 예측하는 등 다양한 문제에 사용될 수 있습니다. 또한 집의 크기, 위치, 연령, 침실 수와 같은 여러 요소를 고려하여 주택 가격 예측과 같은 다변수 문제에도 사용할 수 있습니다.

다음으로 선형 회귀를 사용하여 주택 가격을 예측하는 간단한 예를 작성합니다.

분석:

선형 회귀 알고리즘은 통계 원리와 최소 제곱법을 기반으로 하며 훈련 데이터를 피팅하여 테스트 데이터를 예측합니다. 주택 가격을 예측하는 경우 모델의 입력 변수에는 일반적으로 집 크기, 침실 수, 욕실 수, 차고 수와 같은 중요한 특성이 포함됩니다. 선형 회귀 모델은 이러한 변수를 결합하여 선형 방정식을 형성한 다음 훈련 데이터를 기반으로 훈련 데이터에 가장 잘 맞는 최적의 계수를 찾습니다.

모델 훈련이 완료되면 인공지능은 모델을 사용하여 새 집 가격을 예측할 수 있습니다. 사용자는 주택 특성에 대한 데이터만 입력하면 모델이 예측을 생성합니다. 이런 방식으로 AI는 구매자와 판매자가 주택 시장을 더 잘 이해하고 주택을 더 가치있게 평가하고 판매하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

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