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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
선형 회귀모델을 위한 데이터 변환
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안녕하십니까! 선생님
선형회귀 모델을 위한 데이터 변환에서 스케일링을 한 데이터에 다시 다항 특성을 적용하여 변환을 적용해준다고 하셨는데 , 이때 다항 특성을 적용하는 이유가 다항 회귀 곡선으로 표현한 것이 더 예측성능이 높기 때문에 적용을 해주는 것인지? 또 다항 특성을 적용했을 때 무조건 성능이 올라 가는 것이 아니라 과소적합이나 과대적합의 위험성도 있는지 궁금합니다!
답변 1
안녕하십니까,
선형 회귀의 한가지 모델로서 다항회귀를 소개시켜드린것이며 다항회귀가 단항 회귀보다 더 성능이 좋을 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있습니다.
그리고 말씀하신 대로 다항회귀는 오버피팅에 상대적으로 취약합니다. 때문에 다항회귀는 성능이 더 좋을수도 있지만, 주로 오버 피팅 때문에 성능이 더 나빠지기도 합니다.
감사합니다.