1. X # 5개
2. X # 불필요한 특성은 성능을 저하시킵니다.
3. O
4. X # KNN은 새로운 데이터가 들어와도 재훈련이 필요 없습니다.
5. X # 선형 회귀는 선형 관계만 모델링 가능합니다. 하지만, n차 항이나 다항식을 포함한 비선형 관계를 모델링할 수 있는 방법도 존재하는데, 이 경우 입력 변수를 다항식으로 변환하여 선형 회귀로 처리할 수 있습니다. 즉, 변수 변환을 통해 비선형 관계를 표현할 수 있지만, 본래의 선형 회귀 자체는 '선형 관계'를 모델링합니다.
6. O # 규제는 모델이 훈련 세트에 과대적합되지 않도록 만들기 때문입니다.
7. O # 따라서 선형회귀를 통해 훈련세트 이외 범위에서도 예측 가능합니다.
8. O # 2차 이상의 항을 1차항으로 간주 가능하므로 결국 선형회귀로 표현이 가능합니다.
9. X # fit()메소드로 새롭게 만들 특성조합을 찾아, transform()메서드로 실제 데이터를 변환합니다.