회귀 (Regression)

연속형 타겟을 예측하는 지도학습 기법

알고리즘 비교

알고리즘	장점	단점	적합한 상황
Linear Regression	단순, 해석 용이	선형 가정	기준선, 선형 관계
Ridge	다중공선성 처리	변수 제거 안됨	상관된 피처
Lasso	변수 선택	그룹 선택 안됨	희소 모델
ElasticNet	Ridge+Lasso	하이퍼파라미터 2개	상관+희소
SVR	비선형, 이상치 강건	대규모 느림	중소규모 비선형

정규화 비교

Ridge (L2): ||w||² → 계수 축소
Lasso (L1): ||w|| → 희소 해 (변수 선택)
ElasticNet: α||w|| + (1-α)||w||² → 둘 다

평가 지표

지표	수식	특징
MSE	mean((y - ŷ)²)	큰 오차에 민감
RMSE	√MSE	원래 단위
MAE	mean(	y - ŷ
R²	1 - SS_res/SS_tot	설명력 (0~1)
MAPE	mean(	y - ŷ