Devxplorer

머신러닝에서 회귀 알고리즘은 가장 기본이면서도 가장 널리 사용되는 모델이다. 이 글에서는 대표적인 회귀 알고리즘 5가지에 대해 개념, 수학식, 실생활 예제, Python 코드, 장단점을 정리한다.1. K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, K-NN)K-NN은 주변에 있는 K개의 데이터를 찾아 그 평균 또는 다수결로 결과를 예측한다. 직관적인 알고리즘으로, 데이터의 패턴이 명확할 때 효과적이다.✔️ 수학식새로운 데이터 xxx에 대해, 가장 가까운 KKK개의 샘플의 평균으로 예측:✔️ 실생활 예제추천 시스템: 비슷한 사용자가 좋아한 영화를 추천부동산 가격 예측: 주변 유사 매물 기준 가격 산정✔️ Python 예제from sklearn.neighbors import KNeighborsRegr..

머신러닝에서 회귀(Regression)는 연속적인 숫자 값을 예측하는 데 사용되는 대표적인 지도학습(Supervised Learning) 방법입니다. 그중 가장 기본이 되는 **선형회귀(Linear Regression)**부터, 이를 확장한 다항회귀(Polynomial Regression), 그리고 입력 변수가 여러 개인 **다중회귀(Multiple Linear Regression)**까지 알아보겠습니다.📌 선형 회귀 (Linear Regression)✅ 정의:선형 회귀는 입력 변수(X)와 출력 변수(y) 사이의 관계가 **직선(선형)**이라고 가정하는 모델입니다. 하나의 독립 변수로 하나의 종속 변수를 예측합니다.✅ 수식:y = aX + ba: 기울기 (slope)b: 절편 (intercept)✅ 예..