[머신러닝2] Polynomial Regression python

집 사이즈에 따른 가격을 예측하는 One Variable Regression을 생각해보자.

데이터의 분포를 보면, 예측하려는 직선값이 안 나타날 수도 있다. (사이즈와 가격이 비례하지 않음)

이때, 변수값을 그대로 곱하는것이 아닌 루트x나 x의 거듭제곱, sinx 등 x를 변환한 값을 새로운 칼럼으로 추가하여 예측모델을 생성할 수 있다. 이를 다중회귀하면 된다.(lost function, gradient descent 수행하면 됨)

 

Polynomial Regression의 예측모델 예시

파이썬에서 사이킷런의 PolynomialFeatures를 사용할 수 있다. 

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html