지도학습에는 크게 두가지가 있습니다. 전에서 했던 분류 , 이번에서할 회귀로 나누어집니다. 우리가 원하는값이 이산값일경우 분류를 하는 것이고 우리가 원하는값이 연속형(숫자값)이면 회귀입니다. 선형회귀는 실제값과 예측값의 차이를 최소화하는 직선형 회귀선을 최적화하는 방식입니다. 과적합을 방지하는 규제모델에 따라 여러가지 유형으로 나누어집니다. 대표적인 선형회귀 모델 - 일반 선형회귀 : 예측값과 실제값의 MSE(예측값과 실제값의 차이의 제곱)을 최소화 할 수 있도록 회귀 계수를 최적화하며 규제는 적용하지 않는 모델 - 릿지(Ridge) 회귀 : 선형회귀에 L2규제를 추가한 회귀 모델으로 L2규제는 상대적으로 큰 회귀계수 값의 예측 영향도를 감소시키기 위해서 회귀계수를 더 작게 만드는 규제 모델입니다. (회..

이번 장에서는 경사하강법&오차 역전파 알고리즘을 응용해 선형회귀모델을 만들어 보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 1. 먼저 문제 해결을 위해 당뇨병 환자의 데이터를 준비하겠습니다. from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes = load_diabetes() 2. 입력과 타겟 데이터의 크기를 확인하겠습니다. print(diabetes.data.shape, diabetes.target.shape) (442, 10) (442,) 3.당뇨병 환자의 데이터를 시각화 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(diabetes.data[:,2],diabetes.target) #모든 특성을 하나의 그래프에 그릴 수 없으므로 하..