[빅데이터분석] 선형 회귀 분석 (Linear Regression)

 

1. 개요

 

데이터 분석에서, 선형 회귀(Linear Regression) 분석은 가장 기본적이면서도 자주 사용되는 분석 방법 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 선형 회귀의 기본 개념부터 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

 

2. 선형 회귀 분석 개념

 

선형 회귀 분석

 

선형 회귀는 독립 변수(X)와 종속 변수(Y)간의 관계를 선형 방정식으로 표현하는 것입니다. 이 선형 방정식은 Y = aX + b와 같은 형태를 가지며, 여기서 a는 상수(coefficient), b는 회귀계수(intercept)이며, X는 독립 변수 Y는 종속 변수입ㄴ다 .  상수는 X의 변화에 따른 Y의 변화량을, 회귀 계수는 X가 0일 때의 Y값을 나타냅니다. 

 

 

3. 선형 회귀 알고리즘 처리 절차

 

선형 회귀 분석 처리는 아래와 같이 수행합니다.

[Step 1]  모델의 파라미터인 a와 b를 임의의 값으로 초기화합니다.
[Step 2]  모델의 예측값과 실제값 간의 차이(오차)를 계산합니다. 이 때 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)라는 측정 방법을 주로 사용합니다.
[Step 3]  경사 하강법(Gradient Descent)라는 방법을 사용하여 오차를 최소화하는 새로운 a와 b값을 찾습니다.
위의 과정을 반복하면서 a와 b값을 업데이트합니다.

 

4. 선형 회귀 데이터 분석 절차

선형 회귀 분석을 통한 데이터 분석은 보통 다음의 절차를 따릅니다.

 

[Step 1] 문제 정의 : 무엇을 예측하려고 하는지 명확하게 정의합니다.
[Step 2] 데이터 수집 : 예측에 필요한 데이터를 수집합니다.
[Step 3] 데이터 전처리 : 결측치나 이상치를 처리하고, 필요한 변수를 생성하거나 변환합니다.
[Step 4] 모델 학습 : 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리한 후, 훈련 세트를 사용하여 선형 회귀 모델을 학습시킵니다.
[Step 5] 모델 평가 : 테스트 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 여기서도 MSE 같은 지표를 사용할 수 있습니다.
[Step 6] 모델 개선 : 필요하다면 모델을 개선하거나 다른 알고리즘을 시도합니다.

 

5. 선형 회귀 분석 적용 사례

 

선형 회귀는 매우 다양한 분야에서 사용됩니다. 대표적인 예로는 주택 가격 예측, 주식 가격 예측, 수요 예측 등이 있습니다. 각각의 경우에 독립 변수와 종속 변수가 무엇인지, 어떻게 데이터를 수집하고 전처리하는지에 따라 세부적인 절차는 달라질 수 있습니다.

 

 

6. 선형 회귀 분석 예시 코드

 

다음 예시는 Scikit-learn 라이브러리를 활용해 구현한 간단한 선형 회귀 모델입니다.  'data.csv'라는 데이터셋에서 독립 변수와 종속 변수를 추출하고, 이를 바탕으로 선형 회귀 모델을 학습시키고 평가하는 과정을 보여줍니다.

 

 

7. 마치며

 

선형 회귀 분석은 복잡한 패턴을 모델링하는 데 있어 유용한 분석 기법입니다. 단순하지만 효과적인 선형 회귀 분석 방법을 잘 이해하고 활용한다면 유용한 분석 기법이 될 것입니다.

 

선형 회귀 분석 외에도 데이터 분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘에 대해 정리한 아래 포스팅을 참고 부탁드립니다.

 

[데이터분석] 데이터분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘

 

 

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