과소적합 (1) 썸네일형 리스트형 [기계학습/ML]6. 회귀 알고리즘(1) - K-최근접 이웃 회귀, 선형회귀 박팀장은 도미와 빙어를 성공적으로 분류한 Pupbani에게 다음과 같은 머신러닝 프로그램을 만들라고 했다. "농어의 길이, 높이, 두께 데이터로 농어의 무게를 예측할 수 있는 프로그램을 만들어 주세요." "농어의 무게를 정확하게 측정한 샘플 56개, 농어의 길이, 높이, 두께를 측정한 데이터를 보내줄게요." "이렇게 예측하는 문제를 회귀 문제라고 하더 군요. 부탁합니다." 회귀라는 단어에 힌트를 얻어서 머신러닝 프로그램을 작성해보자. 회귀(Regression) 지도학습은 크게 분류와 회귀로 나뉜다. 분류는 이전에 했던 방식으로 말 그대로 샘플을 몇 개의 클래스 중 하나로 분류하는 것이다. 회귀는 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제이다. 예를 들어 배달이 도착할 시간을 예측하는 것 두 변수 사이의 상관관계를.. 이전 1 다음
