[ 오늘 배운 내용 ] 1. 모델링 개요 2. 선형회귀 (Linear Regression) - 단순회귀 - 회귀 모델의 평가 방법 - 오차 비 : R-squared - 오차의 양 : MSE, RMSE, MAE - 오차의 율 : MAPE - 다중회귀 교육을 시작하고 드디어 머신러닝 수업이 시작됐다. 그동안 배운 내용 데이터 분석과 데이터 처리는 모델링을 위한 준비작업이었다고 볼 수 있겠다. 주로 데이터를 불러와서 모델을 생성하고 학습시킨 다음 예측을 하는 연습을 코드로 여러번 작성해보았다. 강사님께서 모델링 과정의 코드는 되도록이면 외우라고 하셨는데 오늘 수업을 들으면서 여러 번 직접 입력해보다 보니 손에 익은 것 같다. 코드도 데이터 분석, 처리에 비하면 굉장히 짧은 길이라서 금방 외워졌다. 오늘은 회귀..
