[파이썬][scikit-learn] scikit-learn에서 회귀 알고리즘

05 Sep 2023

scikit learn

scikit-learn은 파이썬에서 사용할 수 있는 강력한 머신러닝 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 여러 가지 회귀 알고리즘을 쉽게 구현하고 테스트할 수 있습니다. 이번 글에서는 scikit-learn을 사용하여 회귀 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

회귀 분석이란?

회귀 분석은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 방법입니다. 종속 변수는 예측하려는 값이고, 독립 변수는 예측에 사용되는 변수입니다. 회귀 알고리즘은 독립 변수의 값에 따라 종속 변수의 값을 예측하는 모델을 생성합니다. 이를 통해 독립 변수 값의 변화에 따른 종속 변수 값의 변화를 예측할 수 있게 됩니다.

scikit-learn에서 회귀 알고리즘 사용하기

scikit-learn에서는 다양한 회귀 알고리즘을 제공합니다. 이 중에서 선형 회귀, 서포트 벡터 회귀, 의사결정 나무 회귀 등 흔히 사용되는 알고리즘에 대해 알아보겠습니다.

선형 회귀

선형 회귀는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 가정하는 회귀 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 일차 함수의 형태로 종속 변수를 예측합니다. scikit-learn에서는 LinearRegression 클래스를 사용하여 선형 회귀를 구현할 수 있습니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 학습 데이터 준비
X_train = [[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [1, 3, 5, 7, 9, 11]

# 선형 회귀 모델 생성 및 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 새로운 데이터에 대한 예측
X_test = [[6], [7], [8]]
y_pred = model.predict(X_test)

# 예측 결과 출력
print(y_pred)

서포트 벡터 회귀

서포트 벡터 회귀는 선형 회귀의 개념을 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘에 적용한 것입니다. 이 알고리즘은 점들이 회귀선 주변에 위치하도록 학습합니다. scikit-learn에서는 SVR 클래스를 사용하여 서포트 벡터 회귀를 구현할 수 있습니다.

from sklearn.svm import SVR

# 학습 데이터 준비
X_train = [[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [1, 3, 5, 7, 9, 11]

# 서포트 벡터 회귀 모델 생성 및 학습
model = SVR(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# 새로운 데이터에 대한 예측
X_test = [[6], [7], [8]]
y_pred = model.predict(X_test)

# 예측 결과 출력
print(y_pred)

의사결정 나무 회귀

의사결정 나무 회귀는 의사결정 나무 알고리즘을 사용하여 회귀 모델을 생성하는 방법입니다. 이 알고리즘은 독립 변수의 값에 따라 데이터를 분할하면서 회귀 모델을 생성합니다. scikit-learn에서는 DecisionTreeRegressor 클래스를 사용하여 의사결정 나무 회귀를 구현할 수 있습니다.

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# 학습 데이터 준비
X_train = [[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [1, 3, 5, 7, 9, 11]

# 의사결정 나무 회귀 모델 생성 및 학습
model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# 새로운 데이터에 대한 예측
X_test = [[6], [7], [8]]
y_pred = model.predict(X_test)

# 예측 결과 출력
print(y_pred)

결론

이번 글에서는 scikit-learn을 사용하여 회귀 알고리즘을 구현하는 방법을 살펴보았습니다. 선형 회귀, 서포트 벡터 회귀, 의사결정 나무 회귀 등 다양한 회귀 알고리즘을 적용하여 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. scikit-learn의 다른 알고리즘들도 함께 공부하면 더 다양한 예측 모델을 만들 수 있을 것입니다.