scikit-learn Regression
# linear model 1) Least Square : 가장 간단하고 오래된 알고리즘. predict와 training set에 있는 target사이의 MSE(mean squared error)를 최소화 하는 파라미터 w, b를 찾음. >>> from sklearn import linear_model>>> reg = linear_model.LinearRegression() >>> reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False) >>> reg.coef_ array([ 0.5, 0.5]) * w는 reg.coef_, b는 reg.int..
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