회귀

R 및 Python의 회귀 분석.

회귀는 변수 y가 다른 변수 x에 대한 의존성을 연구하는 방법입니다. 분석 방법은 연구 대상 변수가 다른 제어 변수의 값에 따라 달라지는 함수를 사용하여 설명할 수 있다는 사실에 기초합니다. 즉, X의 값을 알면 그에 상응하는 y의 값을 상당히 정확하게 예측할 수 있습니다. 회귀 분석에는 쌍별 선형 회귀 분석과 다중 상관 분석의 두 가지 방법이 있습니다.

이 기사에서는 인기 있는 프로그래밍 언어인 'R'과 'Python'에서 회귀를 수행하는 방법에 대해 설명합니다. 또한

회귀 테스트는 선택된 입력 매개변수에 관계없이 프로그램의 기능을 예측하는 수학적 모델을 사용하여 함수 내부의 오류(버그)를 검색하는 프로세스입니다. 이러한 유형의 테스트는 매우 정확합니다. 수학적 예측 이론은 코드의 결함을 찾는 데 사용됩니다.

회귀 분석은 수학의 한 분야입니다. 이는 변수 간의 선형 종속성에 대한 연구를 기반으로 합니다. 하나의 변경이 다른 변수에 영향을 미칩니다. 선형 의존성은 y = ax + b 형식의 방정식으로 표현됩니다. 계수 a와 b는 최소제곱법에 의해 결정되며 테스트된 모델의 오류 성능을 나타냅니다. 최소 제곱 방법을 사용하면 회귀선 자체뿐만 아니라 그 아래에 있는 "편차가 발생하기 쉬운" 모든 점도 찾을 수 있습니다. 이를 통해 새로운 테스트를 먼저 구현해야 하는 위험한 데이터 포인트 목록을 만들 수 있습니다.

회귀 알고리즘의 핵심은 최적화 기술과 테스트 매개변수를 사용하여 재현 가능한 테스트 수를 지속적으로 늘리는 것입니다. 알고리즘의 목적은 생성된 테스트 계획에 대해 생성된 샘플 수를 지속적으로 평가하는 것입니다. 이 모든 것은 다음 공식으로 표현될 수 있습니다.

n(i+1) = n(i) + ln(오류/n)/db(l)

J 함수는 숫자를 설명합니다.