연속 적인 변수에 대해서 실제 값을 예측하기 위한 Supervised learning 머신러닝 기법이다.

Feature 데이터를 X label 데이터를 Y라고 할때 X와 Y의 관계를 가장 잘 나타내는 선을 찾는 작업이다.

X와 Y의 관계를 직선인 Y = AX + B 로 표현하며 이 선을 linear regression line이라고 한다.

A와 B는 학습한 결과물이며, 각각의 데이터들과 linear regression line 간의 거리를 합한 값을 최소화 하는 쪽으로 학습한다.

Linear regression에서 종속 변수(X)는 하나 이상일 수 있으며 이 경우 Multiple regression 이라고 정의한다.

Multiple regression 에서 linear regression line은 다항식의 형태를 띈다.

예를 들어 종속변수가 2개라고 한다면 (X1, X2) 수식을 다음과 같이 정의할 수 있다.

Y = A1 * X1 + A2 * X2 + B