[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 다중회귀, 다항회귀에 대해서 질문이 있습니다.

[아편밀매꾼]

다항회귀는 한 특성(x)에 대하여, ax+b가 아닌 ax^0+ bx^1+cx^2+...처럼 한 특성을 볶아서, 직선으로는 잘 예측할 수 없는 것을 2차 3차 식을 만들어 잘 훈련을 할 수 있도록  만드는 것이고, 다중회귀는 여러 특성(x1, x2, x3...)이  있어 이 특성을 ax1+bx2+cx3.... 식으로 만드는 것이고, 이것으로도 특성이 부족하다면 x1, x2, x3...로 서로 곱하든 각자 제곱을 하든 해서, 기존의 특성을 가지고 또 다른 특성을 뽑아낸다는 것으로 이해했습니다. 

그러면 다중회귀는 특성이 아무리 많아도 결국 1차 식으로 나오게 되는 거 같은데,   이를 또 좀 더 잘 훈련시키기 위해,  이차 혹은 그 이상으로 표현하고 싶으면 (ax1+bx2+cx3...)에서 나온 값(X)을 또 AX^0+BX^1+CX^3+...로 표현해서 하면 되는되는 건가요?

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

가능합니다. 여러 개의 특성에 PolynomialFeatures 같은 특성 공학을 적용할 수 있습니다.

155페이지에서 바로 이 작업을 수행합니다. :)

2023년 1월 13일 (금) 오후 6:30, 아편밀매꾼 <dlgu...@gmail.com>님이 작성:

다항회귀는 한 특성(x)에 대하여, ax+b가 아닌 ax^0+ bx^1+cx^2+...처럼 한 특성을 볶아서, 직선으로는 잘 예측할 수 없는 것을 2차 3차 식을 만들어 잘 훈련을 할 수 있도록  만드는 것이고, 다중회귀는 여러 특성(x1, x2, x3...)이  있어 이 특성을 ax1+bx2+cx3.... 식으로 만드는 것이고, 이것으로도 특성이 부족하다면 x1, x2, x3...로 서로 곱하든 각자 제곱을 하든 해서, 기존의 특성을 가지고 또 다른 특성을 뽑아낸다는 것으로 이해했습니다. 

그러면 다중회귀는 특성이 아무리 많아도 결국 1차 식으로 나오게 되는 거 같은데,   이를 또 좀 더 잘 훈련시키기 위해,  이차 혹은 그 이상으로 표현하고 싶으면 (ax1+bx2+cx3...)에서 나온 값(X)을 또 AX^0+BX^1+CX^3+...로 표현해서 하면 되는되는 건가요?

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