다중 선형 회귀

대부분의 경우, 단변량 선형 회귀만으로는 정확한 예측에 유용한 모델을 만들기 어렵습니다. 이 연습에서는 둘 이상의 특징을 사용하는 다중 회귀를 수행해 보겠습니다.

타깃으로는 price_log를, 특징으로는 size_log와 bedrooms를 사용합니다. 각 텐서는 이미 정의되어 있으며 사용할 수 있어요. 또한 손실 함수는 평균 제곱 오차에서 평균 절대 오차로 바꿉니다: keras.losses.mae(). 마지막으로, 예측값은 다음과 같이 계산합니다: params[0] + feature1*params[1] + feature2*params[2]. 변수 세 개를 따로 쓰는 대신, 매개변수 벡터 params를 변수로 정의해 두었음을 유의하세요. 여기서 params[0]는 절편이고 params[1]과 params[2]는 기울기입니다.