선형 회귀는 머신 러닝에서 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 데 사용되는 기본적인 통계 방법입니다. 선형 회귀는 관찰된 데이터에 선형 방정식을 맞춰 하나 이상의 독립 변수를 기반으로 종속 변수의 값을 예측하는 것을 목표로 합니다. 이 접근 방식은 다양한 영역에서 단순하고 효과적이기 때문에 데이터 분석 및 예측 모델링에 필수적인 도구로 널리 사용됩니다.
선형 회귀는 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 설명하는 선형 방정식의 계수를 추정하는 방식으로 작동합니다. 목표는 예측값과 실제값의 차이를 최소화하는 것이며, 일반적으로 최소 제곱과 같은 기법을 사용하여 측정합니다.
단순 선형 회귀에서는 단일 독립 변수를 사용하여 관계를 모델링하여 직선을 형성합니다. 이와 달리 다중 선형 회귀는 두 개 이상의 독립 변수를 사용하여 다차원 공간을 만듭니다.
선형 회귀는 여러 분야에서 널리 적용됩니다. 다음은 몇 가지 주목할 만한 예입니다:
선형 회귀는 과거 데이터를 기반으로 고객의 구매 행동을 모델링하여 기업이 미래 매출을 예측하고 재고 관리를 최적화할 수 있도록 도와줍니다. 이 애플리케이션은 의사 결정 프로세스를 개선하고 운영 효율성을 향상시킵니다. AI로 소매업 효율성 달성하기에서 자세히 알아보세요.
부동산에서 선형 회귀는 위치, 크기, 편의시설과 같은 요소를 기반으로 부동산 가격을 예측하는 데 도움이 됩니다. 이는 투자자와 구매자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 객체 감지 및 컴퓨터 비전으로 부동산 가치 향상에서 자세히 알아보세요.
선형 회귀는 예측 모델링의 기본 도구로서 데이터 관계와 추세에 대한 인사이트를 제공합니다. 단순하고 사용하기 쉬워 데이터 세트 내에서 선형 종속성을 파악하려는 분석가들이 자주 사용하는 방법입니다. 머신 러닝 개념에 대한 더 많은 인사이트는 Ultralytics HUB에서 리소스를 살펴보고 AI의 힘에 대해 자세히 알아보세요.
