로지스틱 회귀 분석은 분류 문제를 해결하기 위해 사용되는 통계 기법입니다. 파이썬의 SciPy 패키지는 로지스틱 회귀 분석을 수행하는데 유용한 함수들을 제공하고 있습니다. 이번 포스트에서는 SciPy를 사용하여 로지스틱 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

SciPy 패키지 설치하기

먼저, SciPy 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install scipy

데이터 준비하기

로지스틱 회귀 분석을 수행하기 위해 필요한 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 학생들의 시험 성적과 합격 여부 데이터를 이용해 보겠습니다. 다음은 시험 성적과 합격 여부 데이터의 예시입니다.

| 공부 시간 (시간) | 시험 성적 | 합격 여부 |
|-----------------|----------|----------|
| 2               | 60       | 0        |
| 3               | 65       | 0        |
| 4               | 70       | 0        |
| 5               | 75       | 1        |
| 6               | 80       | 1        |

로지스틱 회귀 분석 수행하기

SciPy 패키지의 stats 모듈을 사용하여 로지스틱 회귀 분석을 수행할 수 있습니다. 다음은 로지스틱 회귀 분석을 수행하는 코드의 예시입니다.

import numpy as np
from scipy import stats

# 데이터 준비
X = np.array([[2], [3], [4], [5], [6]])  # 공부 시간
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])  # 합격 여부

# 로지스틱 회귀 모델 피팅
model = stats.logistic()
model.fit(X, y)

# 예측하기
x_new = np.array([[7]])  # 새로운 데이터
y_pred = model.predict(x_new)
print(y_pred)

위 코드에서는 X와 y 배열에 시험 성적과 합격 여부 데이터를 저장한 후, stats.logistic()을 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 초기화합니다. fit() 메서드를 사용해 모델을 피팅하고, predict() 메서드를 사용해 새로운 데이터에 대한 예측값을 구할 수 있습니다.

이제 위 코드를 실행하면 새로운 데이터에 대한 예측값이 출력됩니다.

결론

이번 포스트에서는 파이썬의 SciPy를 사용하여 로지스틱 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. SciPy 패키지는 다양한 통계 기법을 제공하는데, 로지스틱 회귀 분석은 그 중 한 가지입니다. 데이터를 준비하고 stats.logistic()을 사용하여 모델을 초기화한 후, fit() 메서드로 모델을 피팅하고 predict() 메서드로 예측값을 구할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 다음의 링크를 참고하세요:

• SciPy 공식 문서: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/
• SciPy 로지스틱 회귀 분석 예제: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.logistic.html