소개
선형 회귀에 대한 이해를 잘 하셨을 것입니다. $unary$ 및 $multiple$ 형태의 선형 회귀를 마스터한 후, 선형 분포 경향을 보이는 데이터에 대해 회귀 예측을 수행할 수 있습니다. 하지만 주식 시장의 변동, 교통 흐름 등과 같이 실제 생활에서는 그렇게 "선형적"이지 않은 데이터가 자주 발생합니다. 이러한 비선형적으로 분포된 데이터를 어떻게 처리해야 할까요? 이 실험에서는 이에 대한 방법을 설명합니다.
다항 회귀
VM 팁
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 Jupyter Notebook 을 통해 실습을 진행하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
요약
축하합니다! 다항 회귀를 완료하셨습니다. LabEx 에서 더 많은 랩을 실습하여 실력을 향상시킬 수 있습니다.
