개발일기

Sklearn에서 제공하는 캘리포니아 집값 예측 데이터셋을 선형 회귀 모델로 학습시키면 각 특성과 주택 가격 간의 연관성을 파악할 수 있다. 선형 회귀 모델은 훈련 데이터에 대한 손실 함수를 최소화하여 가중치와 절편을 찾는 과정을 통해 학습한다. 주로 사용하는 손실 함수는 평균 제곱 오차(MSE)이며 훈련 데이터에 존재하는 특성에 대한 가중치를 구해 집값에 영향을 미치는 정도를 확인할 수 있다. 데이터셋 확인# Pytorch California Housingfrom sklearn.datasets import fetch_california_housing# Load the California housing datasethousing = fetch_california_housing(as_frame=True)#..