01 회귀 적합 과제-01 선형 회귀 -02 기타 회귀 02 선형회귀 모형의 패널티 모형 -01 릿지 -02 라쏘 -03 엘라스틱넷 03 타겟변수 변환에 따른 회귀분석 성능 비교 04 부스팅 이론01 회귀 적합 과제 -01 선형 회귀 > 변수 선택 중요 > 종속변수 분포에 따라 변수 변환 필수 > 이상치 민감 > 모형 가정 확인 필수 > 유의성 검정 결과 확인 가능 (여러 변수가 같이 학습될 때 각 회귀계수의 유의성 정도) -02 기타 회귀 > 모델에 따라 변수 선택이 불필요할 수 있음 (트리기반) > 대체로 종속변수 분포에 따라 변환 필수 (트리기반은 효과가 거의 없음) > 모델에 따라 이상치 민감 여부 다름 > 통계적 모형 가정 불필요 > 유의성 검정 결과 확인 불가02 선형회귀 모형의 패널티 모형 ..