이해하기 쉬운 스케일런과 선형 회귀

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

머신러닝

대상자

• 머신러닝 초보자 및 실습 중심 학습자
• scikit-learn 사용법 및 알고리즘 구현에 관심 있는 개발자
• 중간 수준의 파이썬 프로그래밍 지식 보유자

핵심 요약

• scikit-learn의 LinearRegression 모델을 사용해 다중 선형 회귀 분석 수행
• 자체 구현을 통해 알고리즘 작동 원리 이해 강조
• Auto MPG 데이터셋을 활용한 예제로 실습 기반 학습 제공

섹션별 세부 요약

1. 목적 및 접근 방식

• 머신러닝 알고리즘 이해를 위해 자체 구현으로 접근
• supervised learning 기반의 선형 회귀 모델 설명
• 데이터셋 선택에 대한 고려사항 제시

2. 데이터셋 활용

• Auto MPG 데이터셋을 사용해 연비 예측 모델 구축 예제
• 피처(연료 타입, 배기량 등)와 타겟(연비)의 관계 분석
• 데이터 전처리 및 결측치 처리 과정 강조

3. scikit-learn 모델 사용

• LinearRegression 클래스를 통해 최소 제곱법 기반 회귀 수행
• 모델 평가 지표로 R² 점수 및 오차 분석 포함
• 예측 결과 시각화를 통한 모델 해석 가능성 설명

결론

• Auto MPG 데이터셋을 활용한 실습으로 선형 회귀의 기본 개념을 체계적으로 학습
• scikit-learn의 LinearRegression 클래스를 사용해 빠르게 모델 구현 가능
• 알고리즘 이해를 위해 자체 구현과 시각화를 병행하는 것이 효과적