핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무

177

4

장

모델 훈련

NOTE

_

이 알고리즘들은 훈련 결과에 거의 차이가 없습니다. 모두 매우 비슷한 모델을 만들고 정확히 같은

방식으로 예측을 합니다.

4.3

다항 회귀

가지고 있는 데이터가 단순한 직선보다 복잡한 형태라면 어떨까요? 신기하게도 비선형 데이터

를 학습하는 데 선형 모델을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하는 간단한 방법은 각 특성의 거듭제

곱을 새로운 특성으로 추가하고, 이 확장된 특성을 포함한 데이터셋에 선형 모델을 훈련시키는

것입니다. 이런 기법을

다항 회귀

polynomial

regression

라고 합니다.

예를 들어보겠습니다. 먼저 간단한

2

차방정식

quadratic

equation

21

으로 비선형 데이터를 생성하겠습

니다 (약간의 잡음을 포함합니다. [그림

4

-

12

]를 참조하세요 ).

m = 100

X = 6 * np.random.rand(m, 1) - 3

y = 0.5 * X**2 + X + 2 + np.random.randn(m, 1)

그림

4-12

잡음이 포함된 비선형 데이터셋

21

2

차방정식의 형식은

y

=

ax

2

+

bx

+

c

입니다.

178

1

부

머신러닝

확실히 직선은