[천재교육] 다항회귀, 학습곡선(Learning Curve)

다항회귀

 

- 곡선을 표현하려면 2차함수(제곱이 들어간) 이상이어야하는데 그렇게 하면 비선형이 된다.

  그러한 비선형데이터를 선형모델로 학습하는 방법. x의 제곱을 x2로 대체했다 보면된다.

 

 

 

※ 2차 다항회귀

- 2차 항을 모두 반영하려면 두 항의 제곱만이 아니라 두 항의 관계까지 추가해야한다.

  즉, x1의 제곱과 x2의 제곱만 반영하는게 아니라 x의 2차결합(=x1 * x2) 까지 포함시켜줘야한다.

 

 

 

※ 3차 다항회귀

- 2차와 마찬가지다. 3차항 모두를 반영하려면 관계까지 추가해야한다.

 

 

 

 

 

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학습 곡선(Learning Curve)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

- 차수가 커질수록 일반화 성능이 떨어지고 있다.

 

 

1. 학습 곡선(Learning Curve) – 과소적합(Underfitting)

 

 

 

2. 학습 곡선(Learning Curve) – 과대적합(Overfitting)