데이터 과학에서 회귀 분석이 도움이 되는 방법

 

안녕하세요! 오늘은~ 회귀 분석이 무엇인지! 데이터 과학에서는 어떻게 회귀 분석을 사용할 수 있는지! 다양하게 알아보려고 합니다.

 

 

 

회귀 분석은 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수 사이의 관계를 연구하는 데 사용되는 통계적 방법이에요. 우리가 예측하거나 설명하려고 하는 변수가 종속 변수이고, 예측을 만드는 데 사용하는 변수가 독립 변수에요. 회귀 분석을 사용하면 변수 간의 관계를 식별하고 모델링하고 예측까지 할 수 있습니다.

 

 

 

 

회귀 분석에는 다양한 유형이 있습니다. 데이터 과학에서 사용할 수 있는 회귀 분석으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 다항 회귀, 다중 회귀를 포함할 수 있습니다. 그중에서 선형 회귀는 데이터 과학에서 가장 일반적으로 사용되는 회귀 분석이죠. 선형 회귀는 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링 하는 데 사용됩니다.

 

 

 

 

선형 회귀 분석을 하기 위해서는 종속 변수와 독립 변수를 모두 포함하는 데이터 세트가 있어야 해요. numpy, pandas, scikit-learn과 같은 파이썬 라이브러리를 사용해서 회귀 분석을 할 수 있습니다. 그럼 파이썬으로 선형 회귀 분석을 실행하는 간단한 코드 예시를 살펴보겠습니다.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 데이터 세트 로드하기
dataset = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 세트를 train 세트와 test 세트로 분할하기
X_train = dataset.iloc[:80, :-1].values
y_train = dataset.iloc[:80, -1].values
X_test = dataset.iloc[80:, :-1].values
y_test = datset.iloc980:, -1].values

# 선형 회귀 모델을 만들고 훈련하기
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# test 세트에서 예측하기
y_pred = regressor.predict(X_test)

# coefficient 및 intercept 출력하기
print('Ceofficients:', regressor.coef_)
print('Intercept:', regressor.intercept_)

 

 

위의 예시에서는 데이터 세트를 로드한 후, train 세트와 test 세트로 분할하고, 선형 회귀 모델을 만들고, train 세트에서 훈련한 다음 test 세트에서 예측을 합니다. 마지막으로 회귀 모델의 계수와 절편까지 출력해 보았습니다.

 

 

 

 

요약!! 회귀 분석은 데이터 사이언스에서 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 중요한 통계 방법 중 하나입니다. numpy, pandas, scikit-learn과 같은 파이썬 라이브러리를 사용해서 회귀 분석을 보다 쉽게 수행하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다 ^-^