[머신러닝] 03.지도학습-회귀_(1) 회귀

아이스크림 가게를 운영한다고 가정하면 지금까지 판 데이터를 가지고 우리는 예상되는 아이스크림 판매량만 주문하길 원한다. 이 때 평균 기온을 활용하여 판매량을 예측할 수 있다면?

1. 문제정의

1) 데이터 : 과거 평균 기온과 그에 따른 아이스크림 판매량

2) 가정: 평균 기온과 판매량은 선형적인 관계를 가지고 있음

* 선형적인 관계 : 일관성 있게 관계가 유지되는 것(ex) A가 내려가면 B도 내려감, A가 올라가면 B는 내려감)

3) 목표: 평균 기온에 따른 아이스크림 판매량 예측

평균 기온 X	아이스크림 판매량(만개) Y
10	40
13	52.3
20	60.4
25	80

→ 수치형 값은 회귀 분석 알고리즘으로 해결할 수 있다.

 

2. 회귀 분석

- 데이터를 가장 잘 설명하는 모델을 찾아 입력값에 따른 미래 결과값을 예측하는 알고리즘(lable 수치형)

- 주어진 데이터

𝑋 : 평균 기온, 𝑌 : 아이스크림 판매량

- 가정

𝑌 ≈ 𝛽0 + 𝛽1𝑋 → 적절한 𝜷𝟎, 𝜷𝟏 값을 찾는다.

- 적절한 𝜷𝟎, 𝜷𝟏 값을 찾기

 

완벽한 예측은 불가능하기에 최대한 잘 근사해야함.

 

각 데이터의 실제 값과 모델이 예측하는 값의

차이를 최소한으로 하는 선을 찾는다.

 

→ 단순 선형 회귀 모델을 학습하며 차이를 최소한으로 하는 선을 찾는 방법(𝜷𝟎, 𝜷𝟏)을 알아보자.