20221103 빅데이터&AI(머신러닝,딥러닝)인공지능

첨부파일 1103_training.R 파일 다운로드 # 회귀분석 # 1단계: 데이터 가져오기 product <- read.csv("product.csv", header = TRUE) str(product) # 2단계: 독립변수와 종속변수 생성 y = product$제품_만족도 x = product$제품_적절성 df <- data.frame(x, y) # 3단계: 단순 선형회귀 모델 생성 result.lm <- lm(formula = y ~ x, data = df) # 4단계: 회귀분석의 절편과 기울기 result.lm # 5단계: 모델의 적합값과 잔차 보기 names(result.lm) # 5-1단계: 적합값 보기 fitted.values(result.lm)[1:2] # 5-2단계: 관측값 보기 head(df, 1) # 5-3단계: 회귀방정식을 적용하여 모델의 적합값 계산 Y = 0.7789 + 0.7393 * 4 Y # 5-4단계: 잔차(오차) 계산 3 - 3.735963 # 실습...