선형 회귀 (linear regression) 이란어떤 독립 변수와 종속 변수들과의 관계를 선형 관계 (1차 함수)로 가정해서 모델링하는 지도학습 알고리즘이다.그리고 변수의 개수에 따라 단순 선형 회귀, 다중 선형 회귀로 분류할 수 있다.아래의 식은 Linear Regression 선형 관계식의 기본형이다.$$ y = \beta_{0} + \beta_{1} x_{1} + \beta_{2} x_{2} + \epsilon $$y: 종속 변수, βk :회귀 계수, Xk:독립 변수, ε: 오차항(모델으로 설명할 수 없는 부분)X1까지만 존재하면, 단순 선형 회귀 분석이라 할 수 있다. Linear Regression의 Residual(잔차)종속 변수는 관찰의 결과에서 나오는 확률 변수이다. 이에 오차를 포함한다..
