파이썬으로 배우는 선형 회귀 - 기초부터 응용까지

1. 선형 회귀란

 

 

• 선형 회귀란, 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 모델링하는 통계적 기법이다.
• 선형 관계를 이루는 두 변수 간의 관계를 수학적 모델로 나타낸다.
• 모델은 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 직선을 찾아내는 것을 목표로 한다.
• 선형 회귀에서는 데이터와 모델 사이의 오차를 최소화하는 파라미터를 구한다.
• 오차는 예측값과 실제 값 사이의 차이를 의미하며, 최소 자승법을 통해 최적의 모델을 찾는다.

 

 

2. 선형 회귀의 기초 이론

 

 

• 선형 회귀는 통계학에서 가장 기본적이고 중요한 분석 기법 중 하나로, 변수들 간의 관계를 설명하는 모델을 만드는 방법이다.
• 선형 회귀 모델은 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 간의 선형 관계를 가정한다.
• 선형 회귀 분석을 통해 독립 변수들이 종속 변수에 미치는 영향을 이해하고 예측할 수 있다.
• 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 분석하는 방법이다.
• 다중 선형 회귀는 여러 개의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 분석하는 방법이다.

 

 

3. 파이썬을 이용한 선형 회귀 예제

 

 

• 데이터 로딩: 데이터셋을 불러와서 독립 변수 X와 종속 변수 y를 분리한다.
• 데이터 시각화: 산점도를 통해 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 시각화한다.
• 모델 생성: 선형 회귀 모델을 생성하여 독립 변수와 종속 변수의 관계를 수학적으로 표현한다.
• 모델 학습: 모델을 훈련 데이터에 적합하도록 설정하고 학습시킨다.
• 모델 평가: 평가지표를 통해 모델의 성능을 측정하고 평가한다.

 

 

4. 선형 회귀 응용 사례

 

 

• 주택가격 예측: 주택 크기, 위치, 시설 등의 데이터를 활용하여 주택가격을 예측할 수 있다.
• 마케팅 데이터 분석: 광고 비용, 마케팅 채널 등을 분석하여 판매량을 예측하고 전략을 수립할 수 있다.
• 의료 데이터 분석: 환자의 건강 정보를 바탕으로 질병 발병 가능성을 예측하고 치료 방안을 모색할 수 있다.
• 주식 가격 예측: 주식시장의 데이터를 분석하여 주식 가격의 향방을 예측하고 투자 전략을 세울 수 있다.

 

 

5. 결론: 선형 회귀의 중요성과 활용 방안

 

 

• 선형 회귀는 데이터 분석에서 중요한 기술로, 데이터 간의 상관 관계를 분석하여 결과를 예측하는 데 활용된다.
• 데이터 특성 분석과 전처리가 선형 회귀의 효과적인 활용을 위해 필수적이다.
• 선형 회귀를 통해 데이터를 분석하는 것은 정확한 의사 결정을 할 수 있게 도와준다.
• 예측 분석과 시나리오 모델링은 선형 회귀를 통해 가능하며 실제 응용 분야에서 큰 도움이 된다.