# 선형 회귀(Linear Regression)# 종속 변수 하나와 독립(설명) 변수들 간의 관계를 수식으로 설명/예측하는 방법# y = a + bx(a, b는 상수)# x: 독립(설명) 변수, y: 종속 변수 # 데이터 준비heights lm_heights lm_heights Call:lm(formula = son ~ father, data = heights) Coefficients:(Intercept) father 86.1026 0.5139 y절편 기울기 > summary(lm_heights) Call:lm(formula = son ~ father, data = heights) Residuals: # 오차/잔차 Min 1Q Median 3Q Max-22.5957 -3.8614 0.0091 4.1230..
Machine Learning
# 버섯 분류 - 나이브 베이즈 방법 # 1. 데이터 준비mushroom 버섯 분류할 때 사용되지 않는 변수 -> 데이터 프레임에서 제거mushroom$veil_type
# csv 파일을 읽어서 데이터 프레임 생성> credit str(credit)'data.frame': 1000 obs. of 17 variables:$ checking_balance : Factor w/ 4 levels " 200 DM",..: 1 3 4 1 1 4 4 3 4 3 ...$ months_loan_duration: int 6 48 12 42 24 36 24 36 12 30 ...$ credit_history : Factor w/ 5 levels "critical","good",..: 1 2 1 2 4 2 2 2 2 1 ...$ purpose : Factor w/ 6 levels "business","car",..: 5 5 4 5 2 4 5 2 5 2 ...$ amount ..
