분산 분석 (Analysis of Variance, ANOVA) 은 여러 개의 그룹 간의 평균 차이를 비교하는 통계적인 방법입니다. scikit-learn은 다양한 통계적 분석 기법을 제공하며, ANOVA도 그중 하나입니다.

이번 예시에서는 scikit-learn을 사용하여 ANOVA를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 준비

분석할 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 다른 시료들의 성능을 비교하는 실험 데이터를 고려해봅시다. 데이터셋은 Pandas DataFrame으로 준비할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터셋 생성
data = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                     'Score': [80, 75, 90, 85, 95, 100]})

ANOVA 수행

ANOVA를 수행하기 위해 scikit-learn의 f_oneway 함수를 사용합니다. 이 함수는 여러 그룹의 데이터를 입력으로 받아 각 그룹 간의 평균 차이를 비교합니다.

from scipy import stats

# ANOVA 수행
result = stats.f_oneway(data[data['Group'] == 'A']['Score'],
                        data[data['Group'] == 'B']['Score'],
                        data[data['Group'] == 'C']['Score'])

# 결과 출력
print(result)

출력 결과는 분산 분석 통계량 F-value와 그에 해당하는 p-value입니다. F-value는 그룹 간의 평균 차이가 통계적으로 유의한지를 나타내며, p-value가 낮을수록 유의미한 차이가 있다는 것을 의미합니다.

결론

scikit-learn을 이용하여 ANOVA를 수행하는 방법을 알아보았습니다. 이를 통해 여러 그룹 간의 평균 차이를 통계적으로 검정할 수 있으며, 데이터 과학 및 실험 분야에서 유용하게 활용할 수 있습니다.

참고 자료

• scikit-learn documentation
• ANOVA-Wikipedia