다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) VS. 다항 회귀(Polynomial Regression)

다중 선형 회귀는 여러 개의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 것이다. 이는 독립 변수들이 종속 변수에 대해 선형적으로 영향을 미친다고 가정하는 것이다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하기 위해 집 크기, 방의 개수, 위치 등 여러 개의 독립 변수를 사용하여 선형 회귀 모델을 구축할 수 있다.

반면에 다항 회귀는 독립 변수와 종속 변수 간의 비선형 관계를 모델링하는 것이다. 이는 독립 변수들을 거듭제곱하거나 상호작용 항을 추가하여 모델을 구성한다. 예를 들어, 어떤 시험 공부 시간에 따른 성적을 예측하기 위해 공부 시간을 제곱한 항을 추가하여 다항 회귀 모델을 구축할 수 있다. 이를 통해 공부 시간과 성적 간의 곡선적인 관계를 모델링할 수 있다.

요약하면, 다중 선형 회귀는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링하고, 다항 회귀는 독립 변수와 종속 변수 간의 비선형 관계를 모델링하는 것이다.

 

+ 다항 회귀는 다중 선형 회귀의 일반화된 형태로 생각할 수 있다. 다항 회귀는 다중 선형 회귀에 비선형 요소를 추가하여 더 유연한 모델을 만든다.