선형 회귀 편집하기

[[분류:인공지능]]
;Linear Regression
;종속변수 y와 독립변수 x와의 선형 상관 관계를 모델링하는 [[회귀 분석]] 기법

== 예시 ==
* 귀뚜라미는 날씨가 더운 날 더 자주 우는 것으로 추정이 된다.
[[파일:선형 회귀 귀뚜라미.png|400px]]
* 그래서 온도에 따른 우는 횟수를 측정 해 보니 위 그래프와 같이 나왔다.
[[파일:선형 회귀 귀뚜라미2.png|400px]]
* 이 그래프는 파란색 선과 같은 선형 관계를 가진다.
* 저 그래프를 그리는 수식 y = mx+b 을 알아낸다면 어떤 온도에서 귀뚜라미가 얼마나 우는지, 또는 귀뚜라미가 얼마나 울면 어느 정도의 온도인지 알 수 있다.

== 선형 회귀 분석의 4가지 가정 ==
* 선형성(Linearity): 독립변수(X)과 종속변수(Y)가 선형 관계에 있음
* 독립성(Independence): 종속변수는 다른 종속변수의 값에 의해 영향을 받지 않음
* 정규성(Normality): 오차항은 다변량 정규분포를 띔
* 등분산성(Equal Variance): 오차항의 분산은 모든 종속변수에 대해 동일함

== [[기계 학습]] ==
* 위 예시는 단순한 2차원 직선 그래프를 그리지만, 실제 일상 속의 현상은 저렇게 단순하지 않은 경우가 많다.
* 요소가 2개를 넘어서서 3차원, 4차원일 수도 있고, 직선이 아니라 곡선을 그릴 수도 있다.

[[파일:선형 회귀.png]]
* 이런 경우 우리가 예상되는 수식 형태 y = mx+b 등을 넣어주면, 반복적으로 계산하고 비교하고 계산하고 비교하여 결국 합리적인 선형 모델을 만들어 주는 것이 [[기계 학습]]의 기본이다.