[ISLP Chapter 7] 조각별 다항식 회귀 (Piecewise polynomial regression)

기존의 다항식 회귀 : 데이터에 전역적 구조로 모델을 적합 (== x의 모든 구간에 대한 하나의 모델 적합)

 

조각별 다항식 회귀 : 구간별 데이터에 대해서 각각의 모델을 적합 (== x의 구간을 나누어 각각의 모델 적합)

 

* c : 매듭점(knot)

- c에 따라서 데이터의 구간을 나눈다

- K개의 매듭점 --> K+1개의 구간을 생성

 

• c = 50을 기준으로 두 구간으로 나눈다
• 각각의 구간에 대한 모델을 적합
• 매듭점 구간에 jump(불연속적인) 구간이 생긴다 
• 모델을 유연하게 만들기 위해서 차수를 늘리는게 아닌 매듭의 수를 늘리는 방법을 사용한다