데이터 회귀 분석은 주어진 데이터 패턴을 사용하여 변수 간의 관계를 모델링하는 분석 방법입니다. 파이썬은 강력한 데이터 분석 라이브러리를 제공하므로 회귀 분석을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 데이터 회귀 분석을 수행하는 샘플 프로젝트를 소개하려고 합니다.
데이터 준비
데이터 회귀 분석을 위해 먼저 적절한 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 주택 가격과 주요 특징(방의 개수, 우편번호, 지역 등)을 가진 데이터를 사용하겠습니다. 이 데이터는 house_prices.csv라는 파일에 저장되어 있다고 가정합니다.
import pandas as pd
# 데이터 파일 불러오기
data = pd.read_csv("house_prices.csv")
# 데이터 확인
print(data.head())
데이터 탐색
데이터를 불러온 후, 데이터의 구조와 특성을 탐색해야 합니다. 이를 통해 변수 간의 관계를 파악하고 회귀 분석에 적합한 변수를 선택할 수 있습니다.
# 데이터 구조 확인
print(data.shape)
# 변수 간 상관관계 확인
correlation_matrix = data.corr()
print(correlation_matrix)
# 주요 변수 시각화
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.pairplot(data, x_vars=['Rooms', 'Postcode'], y_vars='Price', height=5, aspect=0.7)
plt.show()
회귀 모델 구현
데이터 탐색 후, 적절한 변수를 선택하여 회귀 모델을 구현해 봅시다. 여기서는 Rooms와 Postcode 변수를 사용하여 주택 가격을 예측하는 단순 선형 회귀 모델을 구현하겠습니다.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 입력 변수와 타겟 변수 설정
X = data[['Rooms', 'Postcode']]
y = data['Price']
# 데이터 분할 (학습 데이터와 테스트 데이터)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 회귀 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 테스트 데이터로 예측
y_pred = model.predict(X_test)
# 모델 평가
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
결과 분석
회귀 모델을 통해 예측된 주택 가격과 실제 가격을 비교하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 이전 단계에서 계산한 평균 제곱 오차 값이 작을수록 모델의 예측 성능이 높다고 할 수 있습니다.
또한, 모델을 통해 추정된 회귀 계수를 통해 주택 가격에 대한 영향력을 분석할 수도 있습니다.
# 회귀 계수 분석
coefficients = pd.DataFrame(model.coef_, X.columns, columns=['Coefficient'])
print(coefficients)
결론
이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 데이터 회귀 분석을 수행하는 샘플 프로젝트를 살펴보았습니다. 데이터 준비, 데이터 탐색, 회귀 모델 구현, 결과 분석을 순서대로 진행하여 회귀 분석을 수행하는데 필요한 기본적인 단계를 이해할 수 있었습니다.
데이터 회귀 분석은 다양한 문제에 적용될 수 있으며, 파이썬을 사용하면 더욱 간편하게 구현할 수 있습니다. 추가적인 학습과 실전 프로젝트를 통해 더욱 전문적인 데이터 분석 능력을 갖추실 수 있기를 바랍니다.