선형회귀와 다항회귀 (단순 비교)

 

🎯

선형회귀와 다항회귀에 대한 간략한 비교를 통해

둘의 개념과 차이를 명확히 알아본다 

 

선형회귀와 다항회귀

 

선형 회귀 (Linear Regression):

• 선형 회귀는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링함
• 즉, 독립 변수의 변화에 따라 종속 변수가 선형적으로 변화함
• 모델은 일차 함수 형태인 직선으로 표현됨 >> 예를 들어 Y=β0​+β1​X와 같은 형태로 모델링됨

 

다항 회귀 (Polynomial Regression):

• 다항 회귀는 선형 회귀와 유사하지만, 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 다항식으로 모델링함
• 다항식 특징: 비선형 모델을 사용하지 않으면서도 일부 비선형 관계를 포착할 수 있는 방법
  • 즉, 독립 변수의 변화에 따라 종속 변수가 비선형적으로 변화할 수 있음(비선형적 관계를 모델링 할 수 있음)
  • 일반적으로 이차 함수 이상의 다항식을 사용함 >> 예를 들어, Y=β0​+β1​X+β2​X2+…+βn​Xn와 같은 형태로 모델링됨
• Polynomial Regression은 데이터가 비선형 패턴을 따르거나 직선이 아닌 패턴을 가질 때 유용하게 적용되지만, 
  모델이 과적합될 가능성이 높기 때문에 적절한 다항식의 차수를 선택하는 것이 중요함

• 다항 회귀는 두가지로 나뉨
  • 속성이 하나인 경우 - 단일 속성 다항 회귀
  • 속성이 여러 개인 경우 - 다중 다항 회귀