Colin's Blog
[python] SciPy를 사용하여 정규화 선형 회귀 수행하기

소개

선형 회귀는 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 데 사용되는 통계학적 기법입니다. 정규화 선형 회귀는 선형 회귀에 L2 정규화를 추가하여 모델의 복잡도를 제어하는 방법입니다. SciPy는 파이썬용 과학 및 수치 계산 라이브러리로, 정규화 선형 회귀 분석을 수행하기에 적합한 다양한 기능을 제공합니다.

필요한 패키지 설치

pip install numpy scipy

데이터 로드

먼저, SciPy를 사용하여 정규화 선형 회귀를 수행하기 위해 필요한 패키지를 가져옵니다.

import numpy as np
from scipy import linalg

다음으로, 분석에 사용할 데이터를 로드합니다. 여기서는 예를 들기 위해 간단한 데이터셋을 사용하겠습니다.

# 독립 변수 X
X = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 5]])

# 종속 변수 y
y = np.array([6, 8, 10, 12])

모델 훈련

모델을 훈련시키기 전에, 독립 변수 X를 정규화하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 이를 위해 linalg 모듈의 norm 함수를 사용합니다.

# 정규화
X_normalized = linalg.norm(X, axis=0)
X_normalized = X / X_normalized

훈련 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킬 수 있습니다. SciPy의 linalg 모듈에 있는 lstsq 함수를 사용하여 정규화 선형 회귀 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

# 모델 훈련
coefficients, residuals, _, _ = linalg.lstsq(X_normalized, y)

예측하기

훈련된 모델을 사용하여 새로운 독립 변수 X값에 대한 종속 변수 y값을 예측할 수 있습니다.

# 예측을 위한 새로운 독립 변수
X_new = np.array([[1, 6]])

# 예측 수행
y_pred = np.dot(X_new, coefficients)

결과 출력

마지막으로, 훈련 및 예측 결과를 출력합니다.

print("예측된 종속 변수 값:", y_pred)

이제 코드를 실행해보고 결과를 확인해보세요. 정규화 선형 회귀를 통해 주어진 독립 변수에 대한 종속 변수의 예측을 수행할 수 있습니다.

결론

SciPy를 사용하여 정규화 선형 회귀를 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. SciPy는 다양한 통계적 기법을 적용하여 데이터 분석을 수행하는 데 유용한 라이브러리입니다. 이를 통해 정확한 예측을 위한 모델을 개발하고 활용할 수 있습니다.

참고 자료

© 2018 Colin. All rights reserved.