Linear Regression
![[Scikit-learn]Linear Regression(선형 회귀)](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FcGS13z%2FbtqTPxR98hX%2Fbqzge5D33NeeBddFzctej0%2Fimg.png)
[Scikit-learn]Linear Regression(선형 회귀)
회귀 모델 실습 1. 사용 라이브러리 불러오기 # 사용 라이브러리 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 고정된 출력 확인 하기 위한 Random Seed 고정 import os, random # random seed 고정 def set_seeds(seed): os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) random.seed(seed) np.random.seed(seed) # tf.random.set_seed(seed) # Tensorflow 사용시 SEED = 555 set_seeds(SEED) 3. 특성 행렬과 타겟 벡터 생성 r = np.random.RandomState(10) x = 10 * r.rand(100)..