포아송 회귀는 종속 변수가 이산형(count data)인 경우에 사용되는 통계 모델입니다. 이 모델은 카운트 데이터의 분포를 설명하는 데 주로 사용되며, 예를 들어 고객의 방문 횟수, 사고 발생 횟수 등을 예측하는 데 유용합니다.

이번 블로그에서는 파이썬의 statsmodels 패키지를 사용하여 포아송 회귀 모델을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

statsmodels 패키지 설치하기

먼저, statsmodels 패키지를 설치해야합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install statsmodels

포아송 회귀 모델 구현하기

statsmodels는 다양한 통계 모델을 제공하는 훌륭한 패키지입니다. 포아송 회귀를 구현하기 위해서는 Poisson 클래스를 사용할 수 있습니다.

먼저, 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

다음으로, 종속 변수와 독립 변수를 포함한 데이터를 준비해야합니다. 예를 들어, visits라는 종속 변수와 age, gender, income 등의 독립 변수가 있다고 가정해 봅시다.

data = pd.read_csv('data.csv')

이제, Poisson 클래스의 객체를 생성하고 모델을 학습시킬 준비를 해봅시다.

y = data['visits']
X = data[['age', 'gender', 'income']]

# 상수항을 추가하기 위해 `add_constant` 함수를 사용합니다.
X = sm.add_constant(X)

poisson_model = sm.Poisson(y, X)

모델을 학습시키기 위해 fit 메서드를 호출합니다.

poisson_model_results = poisson_model.fit()

학습된 모델의 결과를 확인하기 위해서는 summary 메서드를 호출합니다.

print(poisson_model_results.summary())

모델 평가하기

포아송 회귀 모델을 평가하기 위해서는 모델의 예측력을 확인해야합니다. 이를 위해 실제 값과 예측 값의 비교를 통해 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

predicted_values = poisson_model_results.predict(X)

또한, 모델의 적합도를 평가하기 위해 피어슨 잔차(Pearson residuals) 또는 로그 멱법(log deviance)을 사용할 수도 있습니다.

pearson_residuals = poisson_model_results.pearson_residuals
log_deviance = poisson_model_results.deviance

결론

statsmodels의 포아송 회귀 모델을 사용하면 이산형 데이터의 분석과 예측에 유용한 통계 모델을 구현할 수 있습니다. 이 블로그 포스트를 통해 포아송 회귀 모델의 구현 방법과 모델의 평가 방법에 대해 알아보았습니다. statsmodels 패키지를 사용하여 포아송 회귀를 더 깊이있게 연구하고 활용해보시기 바랍니다. ```

이상이 이번 블로그 포스트의 내용이었습니다. 포아송 회귀에 대해 자세히 알고 싶거나 파이썬을 이용하여 포아송 회귀 모델을 구현해보고 싶다면, statsmodels 패키지를 사용해보세요. Happy coding!