딥러닝 - 다항 회귀

다항 회귀 비선형 데이터를 선형 모델이 학습할 수 있게하는 기법 각 특성의 거듭제곱을 새로운 특성으로 추가 Ex) PoltnomialFeatures(degree=d)는 (n+d)!/d!n! 만큼 생성 특정 비선형 데이터에 대해 아주 높은 고차원 다항 회귀 모델의 경우 과대적합입니다. 위와 같이 차원이 적을 수록 선형 모델이고 높을 수록 데이터 셋에 과대적합하는 것을 볼 수 있습니다. 과대적합 판별법 훈련데이터의 성능과 검증 성능 비교합니다. 둘다 낮으면 과소적합 훈련데이터는 매우 높지만 검증이 낮다면 과대적합 학습곡선 관찰 훈련세트가 추가하면서 잡음과 비선형으로 데이터와 완전히 같은 선형모델을 만들 수는 없습니다. 또한 훈련세트가 추가되어도 어느 정도까지는 오차가 상승합니다. 검증세트의 경우 적은 수로 ..