[2021.07.21] Linear Model 성형모

 

 

주어진 특성과 결정 값 데이터에 기반하여, 학습을 통해 최적의 회귀 계수(W, b)를 찾아내는 것

 

 

 

 

 

 

 

 

- 어떤게 더 정확한지 비용함수를 이용하여 비교한다.

 

 

- 선형회귀를 평가하는데 2가지 방법이 사용된다 .

억

 

RMSI역으로 돌리는 확인 하는것 

 

- 평균제곱오차 계산

 

 

(1 / 데이터 개수) * 시그마(실제값 - 예측값)^2

 

1. 파란색 선 : 1/3 * ((1 - 1)^2 * (2 - 2)^2 * (3 - 3)^2) = 0

2. 빨간색 :  1/3 * ((1 - 0.5)^2 * (2 - 1)^2 * (3 - 1.5)^2)

                1/3 (0.25 + 1 + 2.25) = 1.167

 

 

 

 

 

Linear Model 장점

- 결과예측 속도가 빠르다

- 대용량 데이터에도 충분히 활용 가능하다

- 특성이 많은 데이터 세트라면 훌륭한 성능을 낼 수 있다.

 

 

 

Linear Model 단점

- 특성이 적은 저차원 데이터에는 다른 모델의 일반화 성능이 더 좋다.  --? 특성확장을 하기도 한다.

- LinearRegression Model은 복잡도를 제어할 방법이 없어 과대적합 되기 쉽다. 

   --> 모델 정규화을 통해 과대적합을 제어한다.