회귀(regression)란 무엇인가?

 

머신러닝을 하다보니 회귀(regression)이라는 말이 나옵니다.

 

그런데 회귀를 잘 설명하지 않고 회귀 모델은 어쩌고 하면서 설명을 하기 때문에, 회귀에 대한 개념이 부족합니다.

 

회귀에 대한 설명을 찾아보면

 

선현 회귀는 종속 변수 y 와 한 개 이상의 독립 변수 x와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법이다. 한 개의 설명 변수에 기반하는 경우는 단순 선형 회귀, 둘 이상의 설명 변수에 기반한 경우에는 다중 선형 회귀라고 한다.

 

라고 합니다. 어렵게 말해놨는데, 얘를 쉽게 말하면 뭐라고 할까요?

 

간단하게 말하면 데이터가 어떤 데이터가 어떠한 함수로부터 생성되어있는가를 알아보는 것입니다.

 

다시 말하면 변수 사이의 관계를 알아보는 방법입니다.

 

예를 들면 어느 정도의 오차를 고려하더라도, 아버지의 키를 보고 아들의 키를 추측할 수 있지 않을까요?

 

부모의 키 x와 아들의 키 y가 y=a+bxy=a+x 같이 생긴 관계를 가진다면, x나 y값 중 하나만 보고 다른 것을 추측하는 방법입니다.

 

이렇게 쉽게 회귀에 대해 알아봤습니다.

 

 

참고

[1] - https://blog.martinwork.co.kr/ai/2018/07/10/what-is-linear-regression.html

[2] - https://freshrimpsushi.tistory.com/548