이전 글에서 농어의 길이를 이용하여 무게를 예측하기 위해 다항 회귀를 사용했다. 하지만 훈련 세트의 점수보다 테스트 세트의 점수가 약간 높게 나왔다. 이 과소 적합 문제를 해결하기 위해서는 고차항이 필요하다. 하지만 얼마만큼의 고차항을 더 넣어야 할 지 모르고 수동으로 넣어주는 것도 한계가 있다. 추가로 농어의 높이와 두께 데이터가 주어졌다고 할 때 농어의 무게에 대한 더 정확한 예측을 해보자. 다중 회귀(Multiple Regression) 1개의 특성(농어의 무게)을 사용했을 때 선형 회귀 모델이 학습하는 것은 직선이다. 그렇다면 특성이 1개가 아닌 2개라면 어떤 것을 학습할까? 바로 평면이다. 특성이 2개면 타깃값과 함께 3차원 공간을 형성하고 y = a * x1 + b * x2 + c 형태의 방정..
