다항식 회귀

비선형 회귀라고도 하는 다항식 회귀는 주어진 입력 데이터에서 연속적인 출력을 예측하는 데 사용되는 고급 머신 러닝 기법입니다. 종속 변수(예측 대상)가 독립 변수(예측에 사용되는 변수)의 다항식인 회귀 분석의 한 유형입니다. 직선을 사용하여 데이터를 모델링하는 선형 회귀와 달리, 다항식 회귀는 데이터를 곡선으로 만듭니다. 즉, 다항식 회귀는 선형 회귀에 비해 변수 간의 더 복잡한 관계를 포착할 수 있습니다.

다항식 회귀 모델은 예측, 예측, 최적화, 불확실성 정량화 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 특히 수집된 데이터 범위를 벗어난 값을 예측하는 데 유용한 도구로, 데이터의 비선형 관계를 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.

다항식 회귀 모델을 맞추려면 먼저 다항식의 차수(독립 변수의 최대 거듭제곱)를 정의한 다음, 다양한 복잡도로 데이터를 모델링하는 곡선 집합을 생성해야 합니다. 그런 다음 사용자는 평균 제곱 오차(MSE) 및 R²와 같은 메트릭을 사용하여 데이터에 가장 잘 맞는 모델을 선택합니다. 가장 잘 맞는 다항식의 차수를 알면 방정식의 각 항에 대한 계수를 추정할 수 있습니다.

다항식 회귀는 데이터의 복잡한 관계를 예측하고 모델링하기 위한 고급 도구로, 엔지니어링, 경제학, 금융 등 다양한 분야에서 일반적으로 사용됩니다. 그러나 다항식 회귀 모델은 신뢰할 수 있는 모델을 생성하기에 충분한 데이터가 있는 경우에만 사용해야 하며, 그렇지 않은 경우 결과를 신뢰할 수 없을 수 있다는 점에 유의해야 합니다.