선형회귀모델(linear regression model) 연속형 원인변수가 연속형 결과변수에 영향을 미치는지를 분석하여 레이블 변수를 예측하기 위한 목적으로 활용된다. 선형회귀모델에서 RMSE가 가장 대표적인 오차 지표이다. 의미는 '실제값과 예측값 간에 전 구간에 걸친 평균적인 오차'로서 실제 레이블(y)의 단위를 그대로 반영하여 해석이 쉽다. scikit-learn 선형회귀모델은 사이킷런의 linear_model에 있다. 이 중 LinearRegression이 선형회귀 알고리즘이다. 선형회귀모델은 특별한 하이퍼파라미터가 없다. normalize는 특성치(X)의 정규화인데 보통 데이터를 정규화하여 모델에 투입하기 때문에 False로 둔다. intercept는 X가 0일때 Y의 기본값인 상수를 모델에 반..