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이 연습은 강의의 일부입니다
하나의 수치형 변수와 하나의 범주형 변수를 사용하는 평행 기울기 회귀로 선형 회귀 실력을 확장해 보세요. 이는 다중 선형 회귀를 정복하기 위한 첫걸음입니다.
설명 변수들 사이의 상호작용 효과를 살펴봅니다. 상호작용을 고려하면 더 현실적이고 예측력이 높은 모델을 만들 수 있어요. 또한 여러 설명 변수가 있을 때 나타나는 비직관적 현상인 심슨의 역설도 다룹니다.
모형화와 선형 회귀를 통해 두 개보다 많은 설명 변수를 손쉽게 다루는 방법을 배웁니다. 선형 회귀 모형 적합에 숙달한 뒤에는 직접 선형 회귀 알고리즘을 구현해 볼 거예요.
로지스틱 회귀를 여러 설명 변수로 확장해 봅니다. 또한 이 회귀를 뒷받침하는 logistic distribution에 대해 학습한 뒤, 직접 로지스틱 회귀 알고리즘을 구현해 봅니다.
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