런코

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_underfitting_overfitting.html Underfitting vs. Overfitting — scikit-learn 0.24.2 documentation Note Click here to download the full example code or to run this example in your browser via Binder Underfitting vs. Overfitting This example demonstrates the problems of underfitting and overfitting and how we can use linear regression..

- MSE(=RSS)를 가장 많이 사용함) - RMSE는 MSE에 루트를 씌운 것 - neg : negetive

- 회귀에서 자주 사용하는 것 : 몸무게, 성적 회귀 - 현대 통계학을 이루는 큰 축 - 회귀 분석은 영국위 통계학자 갈톤(Galton)이 수행한 연구에서 유래 - 회귀분석은 테이터 값이 평균과 같은 일정한 값으로 돌아가련느 경향을 이용한 통계학 기법 - 중요 ---- - Linear Regression은 선형(직선)형태이므로 숫자 형태의 예측에 많이 사용된다 - Logistic Regression은 이진법 결과가 필요할 때 사용 실제로는 [ ∫ ] 이런 모양임 ex) 합격/불합격 - 이론 : X값에 대한 결과가 Y값이다 - Y = W0 + W1 * X1 : W1은 기울기 (핵심은 W값을 구하는 것이다) (미분, 편미분) - 딥러닝의 파라미터 편집을 W값으로 사용한다 - 비선형 회귀는 딥러닝으로 많이 해..