Linear Regression
경사하강법으로 평균 제곱 오차를 최소화하며 데이터에 직선을 적합합니다. Fit a line to data using gradient descent, minimizing mean squared error.모델 유형
- 카테고리:
regression - 라이브러리:
sklearn
핵심 학습 포인트
- 데이터 분포와 모델 가정을 함께 확인합니다.
- 하이퍼파라미터 변화가 결정 경계/예측값에 미치는 영향을 확인합니다.
- 검증셋 기준으로 일반화 성능을 확인합니다.
주요 하이퍼파라미터
| 키 | UI 라벨 | 타입 | 기본값 |
|---|---|---|---|
learningRate | Learning Rate | slider | 0.01 |
iterations | Iterations | slider | 50 |
실습 및 공식 문서
- ML Visual LAB: /regression/linear-regression
- 공식 문서: Stable 문서
- 공식 API 인덱스: 바로가기