파이썬 머신러닝 polynomial regression 질문입니다.

Question

머신러닝 독학 중인 초보입니다! polynomial regression 공부하다가 질문있어서 글 올립니다. polynomial regression은 여러개의 특성을 가진 linear regression랑 비슷한 알고리즘이라고 생각했습니다. 그런데 제가 앞에서 공부한 knn classification은 특성이 여러개일 경우 그중에서 몇개만 뽑아서 효율이 더 좋은 결과를 도출할 수 있었는데 polynomial regression도 이와같이 특성이 여러개면 그중 몇개로만 더 효율 좋은 코드를 작성할 수 있을 거 같습니다. 그런데 여기서 궁금증이 regression은 학습과정에서 coefficient인 가중치를 각각의 특성앞에 곱해 비중을 나타낸다고 생각합니다. 가중치가 다른 가중치에 비해 작은 특성은 거의 무시되어 예측값이 별 다른 영향을 못 미치게 된다고 생각합니다. 그러면 사람이 직접 특성 몇개를 선별할 필요없이 머신러닝 scikit-learn에서 선별해주는 거랑 같은 거 아닌가요 ???

파이썬 머신러닝 polynomial regression 질문입니다.

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