다항식 회귀는 목표 변수를 예측하는 데 사용되는 기계 학습 기술입니다. 이는 선형 회귀의 한 형태이지만 데이터에 단일 각도 선을 맞추는 대신 여러 각도를 사용하여 데이터 포인트를 맞춥니다. 이는 데이터 포인트와 목표 변수 사이의 복잡한 관계를 식별하고 나타낼 수 있음을 의미합니다.
다항식 회귀는 데이터 세트의 미래 추세를 예측하고, 결과를 예측하고, 다양한 변수 간의 관계를 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 향후 며칠 동안 도시의 기온을 예측하거나 가격과 수요 간의 관계를 추정하는 데 사용할 수 있습니다.
다항식 회귀의 주요 장점은 복잡한 관계를 처리할 수 있다는 것입니다. 선형 회귀와 같은 다른 기술과 비교할 때 다항 회귀는 고차 항을 고려할 수 있으므로 데이터 세트의 출력을 예측하는 데 더 정확합니다.
다항식 회귀의 주요 단점은 모델이 실제 데이터 포인트가 아닌 데이터의 노이즈를 맞추려고 하는 과적합입니다. 이로 인해 테스트 데이터 세트에서 학습 오류가 높아지고 일반화가 낮아질 수 있습니다.
다항식 회귀는 선형 회귀와 같은 다른 기술이 좋은 결과를 제공하지 못하는 비선형 데이터세트 문제에 가장 적합합니다. 또한 고차항이 목표 변수에 영향을 미치는 경우에도 유용합니다.
전반적으로 다항식 회귀는 데이터 세트의 복잡한 관계를 식별하고 다른 기술보다 더 나은 결과를 생성하는 데 도움이 될 수 있는 강력한 기계 학습 기술입니다.
