선형회귀

딥러닝의 기초가 되는 머신러닝 알고리즘들을 직접 만들기   

 

선형회귀

선형 회귀는 특정 데이터를 모아 놓고 이에 맞는 함수를 찾아내는 과정이다.

즉 절편과 기울기를 찾는것 이다.

 

ex) 당뇨병 데이터로 실습하기 

from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes = load_diabetes()

▶

scikit-learn 설치

사이킷런의 데이터 세트 중 당뇨병 환자이 데이터 세트를 사용한다.

사이킷런의 datasets모듈에 있는 loadd_diabetes 함수를 매개변수 값을 넣지 않은 채 함수로 호출하면 diabetes에 당뇨병 데이터가 저장된다.

 

 

diabetes.data diabetes.target

numpy 배열로 입력데이터와 타킷데이터가 저장되어 있다.

 

 

diabetes.data.shape     # (442, 10) => 2차원배열 diabetes.target.shape   # (442,) => 1차원배열

속성 출력하여 보기

 

 

import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(diabetes.data[:,2], diabetes.target) plt.xlabel('x') #입력데이터 plt.ylabel('y') #타킷데이터 plt.show

데이터 시각화