파이썬으로 머신러닝하기: 회귀 분석 기초

파이썬으로 머신러닝하기: 회귀 분석 기초

소개

회귀 분석은 머신러닝의 기초적인 알고리즘 중 하나로, 데이터의 상관 관계를 분석하여 변수들 간의 선형적인 관계를 알아내고 예측하는 작업을 수행합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 이용하여 회귀 분석의 기초적인 내용을 알아보도록 하겠습니다.

회귀 분석의 종류

회귀 분석은 크게 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)와 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)로 나뉩니다. 단순 선형 회귀는 한 개의 독립 변수와 한 개의 종속 변수 간의 선형 관계를 분석하고 예측하는 방법입니다. 반면, 다중 선형 회귀는 여러 개의 독립 변수와 한 개의 종속 변수 간의 선형 관계를 분석하는 방법입니다.

회귀 모델의 구축

회귀 모델을 구축하기 위해서는 데이터의 전처리, 변수 선택, 모델 생성과 훈련, 평가와 예측으로 구성된 여러 단계를 거쳐야 합니다. 먼저, 데이터의 전처리는 결측치 처리, 이상치 제거 및 스케일링 등을 포함하며, 데이터의 품질을 향상시키는 역할을 합니다.

다음으로, 변수 선택 단계에서는 종속 변수와 독립 변수 간의 상관 관계를 분석하여 유의미한 변수를 선택합니다. 변수 선택은 모델의 성능을 향상시키는데 중요한 역할을 합니다.

모델 생성과 훈련 단계에서는 선택한 변수들을 이용하여 회귀 모델을 생성하고, 학습 데이터를 이용하여 모델을 훈련시킵니다. 이때, 회귀 모델은 최소 제곱법(Ordinary Least Squares)을 이용하여 적합한 회귀 선을 구합니다.

마지막으로, 평가와 예측 단계에서는 테스트 데이터를 이용하여 모델의 성능을 평가하고, 새로운 데이터에 대한 예측 값을 도출합니다. 이를 통해 모델의 예측 정확도를 알 수 있습니다.

파이썬을 이용한 회귀 분석 실습

파이썬에서는 scikit-learn이라는 라이브러리를 통해 회귀 분석을 실습할 수 있습니다. scikit-learn은 머신러닝을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공하며, 사용하기 쉽고 강력한 도구입니다.

```python from sklearn.linearmodel import LinearRegression from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.metrics import meansquarederror

데이터셋 불러오기

X, y = load_data()

데이터 분할

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.2, randomstate=42)

회귀 모델 생성과 훈련

model = LinearRegression() model.fit(Xtrain, ytrain)

모델 평가

ypred = model.predict(Xtest) mse = meansquarederror(ytest, ypred) ```

위 예제 코드에서는 먼저 필요한 라이브러리를 임포트하고, 데이터셋을 불러와서 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다. 그리고 회귀 모델을 생성하고 훈련 데이터를 이용하여 모델을 훈련시킵니다. 훈련이 끝난 후에는 테스트 데이터를 이용하여 모델의 예측 값을 구하고, 평가 지표로 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용합니다.

마무리

이번 포스팅에서는 파이썬을 이용하여 회귀 분석의 기초적인 내용과 실습 방법에 대해 알아보았습니다. 회귀 분석은 데이터 분석에서 널리 사용되는 방법으로, 특히 변수들 간의 선형 관계를 분석하고 예측해야 하는 경우 유용한 도구입니다. 파이썬을 이용하면 scikit-learn과 같은 라이브러리를 통해 손쉽게 회귀 분석을 실습할 수 있으므로, 데이터 분석에 관심이 있는 분들에게 큰 도움이 될 것입니다.