데이터의 분포가 곡선으로 나타나는 경우 일반적으로 선형회귀모형을 사용할 수 없으나 다항 회귀 모형을 사용할 수 있습니다. 다항 회귀는 데이터 각 특성의 제곱을 추가하여 확장된 특성을 포함하여 선형 회귀 모델을 훈련 시키는 방법입니다. 일반적인 Linear Regression은 $y = ax+b$ 와 같이 표현할 수 있는데 아래 샘플 데이터와 같이 곡선 형태의 데이터를 학습하게 된다면 직선의 모델이 생성되어 오차가 커지게 될 것입니다. 특성의 제곱을 추가하는 다항회귀는 $y = w_0+w_1x+w_2x^2+…+w_nx^n$ 과 같이 표현할 수 있으며 선형 회귀 모델보다 오차를 줄일 수 있습니다. 기존 데이터의 특성을 제곱하는 방법으로 sklearn 라이브러리 preprocessing 패키지의 Polynom..
