선생님, 질문이 있습니다.

안녕하십니까,

추석 연휴 잘 보내고 계시는지요?

1. 말씀하신대로 수학, 영어 비율과 비슷합니다. 

아파트값을 예로 들면, 방크기와 방 개수를 각각 feature 1, feature 2라고 하면 아파트값을 결정하는 회귀식은 방크기의 몇 프로 + 방 개수의 몇프로 와 같이 아파트값을 결정할 때 개별 피처가 어느정도 비율로 관여하는지를 의미하는게 회귀 계수 입니다. 가령 아파트값은 0.3 * 방크기 + 0.5*방개수라고 하면 0,3과 0.5가 회귀 계수입니다. 

2. 중복 조합이라기 보다는 feature들을 이용한 N차 다항식(방정식) 결합으로 보시는게 좋을 것 같습니다. 

여러개의 feature들을 1차 방정식 형태로 만들건지, 2차 방정식 형태로, 또는 3차 방정식으로 만들건지에 따라서 차수만큼의 방정식을 풀어서 만든게 poloynomial 입니다.  즉 (x1 + x2)의 제곱, (x1+ x2 + x3)의 3제곱을 풀어낸것입니다.

3. 네 맞습니다. fit_transform()은 fit()과 transform()을 한꺼번에 수행한 것입니다. 

사이킷런이 사실 fit()과 transform/predict()이 조합을 좀 집착(?)하는 경향이 있습니다.  그래서 API 일관성을 맞추기 위해서 fit(), transform(), fit_transform()과 같은 API가 있습니다. transform()은 말 그대로 변환입니다. 주로 문자열을 숫자값으로 또는 원핫 인코딩을 수행 할때와 같은 변환 작업, 또는 원본 데이터를 차원 축소를 수행하는 변환 작업을 수행할 때 transform()을 적용합니다.  

사이킷런은 이러한 변환 작업을 수행할 때도 fit() 을 먼저하고 transform()을 적용하는 메커니즘을 사용하는데 이러한 작업을 한번에 묶어서 fit_transform()을 적용할 수 있습니다. 

감사합니다.