728x90 반응형 data transform1 선형 회귀 모델의 데이터 변환 선형 회귀(Linear Regression)는 데이터 분석에서 가장 기본적이면서도 강력한 기법 중 하나입니다.하지만 현실의 데이터는 반드시 선형적인 형태를 가지지 않기 때문에, 단순한 선형 모델만으로는 적절한 예측이 어려울 수 있습니다.이때 유용하게 사용되는 것이 바로 데이터 변환(Data Transformation)입니다.이번 글에서는 선형 회귀에서 자주 사용되는 변환 기법들을 소개하고, 그 목적과 효과를 함께 알아보겠습니다.1. 왜 데이터를 변환할까?선형성을 만족시키기 위해회귀 모델은 입력 변수와 출력 변수 사이에 선형 관계가 있다고 가정합니다.실제 데이터가 이 가정을 만족하지 않으면 모델의 성능이 떨어집니다.이상치(Outlier)의 영향 최소화스케일이 크거나 이상치가 있는 데이터를 변환하면 안정적인.. 2025. 4. 7. 이전 1 다음 728x90 반응형
