대수 회귀 모델을 만드는 방법은 무엇입니까?

대수 회귀 모델은 지수 관계 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있는 일반화된 선형 모델입니다. 로지스틱 회귀 모델에서는 로그를 사용하여 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 나타냅니다. 이 접근 방식을 사용하면 데이터의 비선형 관계를 더욱 선형적으로 만들 수 있으므로 모델링과 예측이 더 쉬워집니다.

대수 회귀 모델의 일반적인 형식은 다음과 같습니다. $$Y=β_Xbeta_1+epsilon$$여기서, $Y$는 종속 변수를 나타내고, $X$는 독립 변수인 $beta_0$을 나타내고, $beta_1$은 절편과 기울기를 각각 나타내고 $epsilon$은 오류항을 나타냅니다. 로그 회귀 모델의 목표는 잔차 제곱합을 최소화하는 것입니다. 즉, $$RSS=sum_{i=1}^{n}(y_i-hat{y_i})^2$$where, $n$ $y_i$는 $i$번째 샘플의 실제 값을 나타내고, $hat{y_i}$는 $i$번째 샘플의 예측 값을 나타냅니다.