선형모형: 다중선형회귀모형, 선형 로지스틱 회귀모형, 다항회귀모형, 일반화 가법모형

선형모형 

주택 가격 예측, 수치 예측 등의 문제

최소제곱법(Least Squares) 등을 사용하여 입력 변수의 계수(coefficient)를 추정

입력 변수와 출력 변수 간의 직선적인 관계, 모델이 단순하고 이해하기 쉬우며, 해석하기 쉽다.

 

 

다중선형회귀모형 (Multivariate Linear Regression)

주택 가격 예측에서 주택의 크기, 위치, 방의 개수 등 여러 변수를 고려하여 가격을 예측

한 개 이상의 독립 변수(입력 변수)가 종속 변수(출력 변수)에 영향을 미치는 선형 관계

 

선형 로지스틱 회귀모형 (Linear Logistic Regression)
고객이 제품을 구매할 확률을 예측하여 마케팅 전략을 수립

로지스틱 함수를 사용하여 확률을 예측하며, 임계값을 기준으로 예측 클래스를 결정

일반적으로 두 가지 클래스(예: 참/거짓, 양성/음성) 중 하나를 예측

이진 분류 문제에서 사용되는 회귀 분석 기법, 변수가 이진 형태일 때 확률을 예측

다항회귀모형 (Polynomial Regression)
시간에 따른 판매 증가율을 예측할 때, 시간의 제곱이나 세제곱과 같은 다항식을 사용해 데이터 모델링

독립 변수와 종속 변수 간의 비선형 관계를 모델링하는 회귀 분석 기법

주어진 데이터에 최적으로 맞는 곡선을 찾아 회귀 모델을 구성

일반화 가법모형 (Generalized Additive Model, GAM)
온도와 습도가 식물 성장에 미치는 영향을 비선형적으로 모델링하여 예측

비선형 관계를 가진 여러 설명 변수와 종속 변수 간의 관계를 모델링, 회귀 분석 기법