본문 바로가기
● 인공지능, 분석/21.08 nipa_AI실무과정

[AI 응용 ML] 이론 | 3.2 다중선형회귀, Loss함수, 경사하강법

by 0ver-grow 2021. 9. 6.
반응형

문제

만약, 입력값 𝑋에 강수량이 추가된다면?
즉, 평균 기온과 평균 강수량에 따른 아이스크림 판매량을 예측하고자 할 때

다중 선형 회귀를 사용하는 경우

입력값 𝑋가 여러 개(2개 이상)인 경우 활용할 수 있는 회귀 알고리즘

다중 선형 회귀 모델의 Loss 함수

단순 선형 회귀와 마찬가지로 Loss 함수는 입력값과 실제값 차이의 제곱의 합으로 정의

다중 선형 회귀 모델의 경사 하강법

다중 선형 회귀의 Loss함수 값이 작아지게 계속 업데이트 하는 방법

다중 선형 회귀 특징

• 여러 개의 입력값과 결괏값 간의 관계 확인 가능

• 어떤 입력값이 결괏값에 어떠한 영향을 미치는지 알 수 있음

• 여러 개의 입력값 사이 간의 상관 관계*가 높을 경우 결과에 대한 신뢰성을 잃을 가능성이 있음

 

상관 관계
• 두 가지 것의 한쪽이 변화하면 다른 한쪽도 따라서 변화하는 관계

반응형