선형 회귀

선형 회귀는 종속 변수(결과)와 하나 이상의 독립 변수(결과에 영향을 미칠 수 있는 요인) 간의 선형 관계를 식별하는 데 사용되는 통계 분석 유형입니다. 이는 지도형 기계 학습의 한 형태입니다. 즉, 레이블이 지정된 훈련 세트의 데이터를 사용하여 예측을 한다는 의미입니다.

선형 회귀는 미래 추세를 예측하고 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 사용됩니다. 알려진 결과와 요인을 기반으로 판매, 수익 또는 광고 효과와 같은 특정 변수의 미래 가치를 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 특정 이벤트의 발생 가능성을 추정하기 위한 위험 분석 및 예측에도 사용됩니다.

선형 회귀는 데이터 포인트에 가장 잘 맞는 직선을 그리는 방식으로 작동합니다. 이 선을 회귀선이라고 하며, 데이터를 기반으로 예측을 하는 데 사용할 수 있습니다. 일반적으로 독립 변수와 종속 변수 간의 관계 강도를 측정하는 상관 계수와 함께 사용됩니다.

선형 회귀 알고리즘은 금융, 경제, 마케팅, 데이터 과학 등 다양한 분야에서 일반적으로 사용됩니다. 알고리즘은 예측 분석, 예측 및 회귀 분석에 사용될 수 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서도 질병 및 치료 추세를 파악하는 데 사용됩니다.

선형 회귀는 가장 오래되고 가장 널리 사용되는 통계 방법 중 하나입니다. 데이터를 분석하고 예측하는 데 강력한 도구이지만, 데이터의 기본 패턴을 이해하는 대신 사용해서는 안 됩니다.