선형 예측 함수

term_id: linear_predictor_function

Category: basic_concepts

Definition

통계 모델링 및 머신러닝에서 선형 예측 함수는 가중치가 적용된 입력 특징들의 합과 편향 항(bias term)으로 구성됩니다. 이는 일반화 선형 모델(GLM)의 핵심 구성 요소로, 예측값의 기초를 형성합니다.

Summary

입력 변수들의 선형 결합을 계산하여 결과값을 예측하는 수학적 함수입니다.

Key Concepts

  • 가중 합
  • 편향 항
  • 일반화 선형 모델
  • 특징 계수

Use Cases

  • 선형 회귀 분석
  • 로지스틱 회귀 분류
  • 서포트 벡터 머신(커널 트릭 맥락)

Code Example

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import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [3, 4]])
w = np.array([0.5, 1.0])
b = 0.1
prediction = np.dot(X, w) + b

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