회귀 분석은 데이터 분석에서 매우 중요한 기법 중 하나입니다. 이 기법은 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용됩니다. 파이썬은 데이터 분석에 매우 유용한 도구이며, 다양한 라이브러리를 통해 회귀 분석을 수행할 수 있습니다.

선형 회귀 분석

선형 회귀 분석은 가장 간단하고 기본적인 회귀 분석 방법입니다. 이 방법은 독립 변수와 종속 변수 사이의 선형 관계를 가정하고 모델을 생성합니다.

파이썬의 scikit-learn 라이브러리에는 선형 회귀 모델을 구현하는 LinearRegression 클래스가 있습니다. 주어진 데이터를 가지고 선형 회귀 모델을 만들고 예측을 수행하는 예제 코드는 다음과 같습니다:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 예제 데이터
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3

# 선형 회귀 모델 생성
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 새로운 데이터 예측
X_new = np.array([[3, 5], [4, 6]])
y_new = model.predict(X_new)
print(y_new)

위 예제 코드는 2차원의 독립 변수 X와 종속 변수 y를 가지고 선형 회귀 모델을 생성한 후, 새로운 데이터 X_new에 대한 예측 값을 출력하는 예제입니다.

다항 회귀 분석

다항 회귀 분석은 선형 회귀 분석의 확장된 형태로, 독립 변수와 종속 변수 사이의 비선형 관계를 모델링하는 데 사용됩니다.

파이썬의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 다항 회귀 모델을 구현할 수 있습니다. PolynomialFeatures 클래스를 사용하여 데이터에 다항 특징을 추가한 후, LinearRegression 클래스를 사용하여 모델을 학습하고 예측합니다. 예제 코드는 다음과 같습니다:

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 예제 데이터
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

# 다항 특징 추가
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X)

# 다항 회귀 모델 생성
model = LinearRegression().fit(X_poly, y)

# 새로운 데이터 예측
X_new = np.array([6]).reshape(-1, 1)
X_new_poly = poly.transform(X_new)
y_new = model.predict(X_new_poly)
print(y_new)

위 예제 코드는 1차원의 독립 변수 X와 종속 변수 y를 가지고 다항 회귀 모델을 생성한 후, 새로운 데이터 X_new에 대한 예측 값을 출력합니다.

정리

파이썬을 이용하여 데이터 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 선형 회귀 분석과 다항 회귀 분석은 가장 기본적인 회귀 분석 방법으로, 파이썬의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 간편하게 구현할 수 있습니다.

데이터 분석에서 회귀 분석은 많은 응용 분야에서 사용되므로, 파이썬 및 관련 라이브러리에 대한 더 깊은 이해와 함께 다양한 회귀 분석 기법을 익히는 것이 좋습니다.