linear regression(ridge & lasso) coding implementation
to_numpy를 활용하면 행렬 연산이 가능한 형태로 변화 x의 feature는 5개 matmul은 행렬곱 함수(전치x 곱하기 x) 위의 w변수의 각각의 계수와 데이터프레임의 각 첫번째 행을 곱하기.(w곱하기 x_train) predicted_y_train 은 위에 수기로 계산한 것과 동일한 계산 값들임.(w계수와 train_x를 곱한것) 첫번째 값이 23.07245881로 동일한 것을 알 수 있음 잔차는 관측값 - 예측값 -> 그것을 제곱하기 -> 잔차의 평균을 구함 마찬가지로 y_test에 대해 잔차를 구하는 과정 선형회귀 모델을 만들고 fit을 이용해 학습시키기 (X_train, y_train)사용 절편 확인 mes값 구하기 \ & 결정계수 구하는 벙법 quiz! # 1. Student_Perfor..
2023.11.22