다중회귀분석은 여러 개의 독립변수가 종속변수에 영향을 주고 선형 관계를 갖는 경우에 사용한다. 모형의 예측값인 종속 변수에 대한 실제 데이터를 알고 있는 상태에서 학습하기 때문에 지도학습으로 분류된다.
선형회귀분석 모형 객체(lr)을 생성한다. 그리고 훈련 데이터로 모형을 학습시킨다. 모형 학습이 완료되면 훈련 데이터를 제외한 나머지 검증 데이터를 사용하여 모형의 평가 지표인 결정계수를 구한다.
- 반환된 결정계수 값은 0.7 정도로 비교적 양호한 수준이다.
그리고 회귀방정식을 구성하는 독립 변수의 계수(a1,a2,a3,...)인 lr.coef_와 상수항(b)을 나타내는 lr.intercept_ 를 찾는다.
- 독립 변수 3개에 대한 계수가 [[-0.56850996 -0.0422319 -0.00507452]] 와 같이 리스트 형태로 반환된다.
- lr.intercept_ 값은 [46.28267147 이다.
모형이 예측한 결과와 실제 값을 비교했다. 예측한 값을 Y_hat에 저장하고 실제 데이터인 Y_test의 분포를 비교한다. 단순회귀분석의 결과와 비교할 때 데이터가 어느 한쪽으로 편향되는 경향은 그대로 남아 있지만 그래프의 첨도(뾰족한 정도)가 약간 누그러진 것을 볼 수 있다.