회귀 분석은 수치형 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 사이의 관계를 모델링하는 데 사용되는 통계적 기법입니다. scikit-learn은 파이썬 기반의 강력한 머신러닝 라이브러리로, 다양한 회귀 분석 모델을 지원합니다. 이 글에서는 scikit-learn을 활용하여 회귀 분석 모델을 선택하는 기준을 소개하겠습니다.

1. 데이터 이해

먼저 회귀 분석에 사용될 데이터를 이해해야 합니다. 데이터의 속성, 분포, 이상치 등에 대한 통찰력을 획득하는 것이 중요합니다. 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터를 탐색하고, 각 독립 변수와 종속 변수의 관계를 확인해야 합니다.

2. 선형 회귀 모델

회귀 분석의 가장 기본적인 모델은 선형 회귀 모델입니다. 선형 회귀 모델은 종속 변수와 독립 변수 사이의 선형적인 관계를 가정하는 모델입니다. scikit-learn에서 제공하는 LinearRegression 클래스를 사용하여 선형 회귀 모델을 구축할 수 있습니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 데이터 준비
X = ...
y = ...

# 선형 회귀 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

3. 다항 회귀 모델

선형 회귀 모델은 독립 변수와 종속 변수 사이의 선형 관계를 가정합니다. 하지만 실제 데이터는 비선형적인 관계를 가질 수 있습니다. 이러한 경우, 다항 회귀 모델을 사용하여 비선형 관계를 모델링할 수 있습니다. scikit-learn에서 제공하는 PolynomialFeatures 클래스를 사용하여 다항 특징을 추가할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# 데이터 준비
X = ...
y = ...

# 다항 회귀 모델 학습
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X)

model = LinearRegression()
model.fit(X_poly, y)

4. 규제 선형 회귀 모델

회귀 분석에서는 종종 과적합을 피하기 위해 규제를 적용하는 것이 좋습니다. 규제 선형 회귀 모델은 회귀 계수의 크기를 제한함으로써 모델의 복잡도를 조절합니다. scikit-learn에서는 L1 규제를 사용하는 Lasso 모델과 L2 규제를 사용하는 Ridge 모델을 제공합니다.

from sklearn.linear_model import Lasso, Ridge

# 데이터 준비
X = ...
y = ...

# L1 규제 모델 학습
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)

# L2 규제 모델 학습
ridge = Ridge(alpha=0.1)
ridge.fit(X, y)

5. 모델 성능 평가

마지막으로, 선택한 회귀 모델의 성능을 평가해야 합니다. 회귀 분석에서 일반적으로 사용되는 성능 지표는 평균 제곱 오차(MSE)와 결정 계수(R^2)입니다. scikit-learn에서 제공하는 mean_squared_error와 r2_score 함수를 사용하여 성능을 평가할 수 있습니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 예측
y_pred = model.predict(X)

# MSE 계산
mse = mean_squared_error(y, y_pred)

# R^2 계산
r2 = r2_score(y, y_pred)

이렇게 데이터 이해, 선형 회귀 모델, 다항 회귀 모델, 규제 선형 회귀 모델을 활용하여 회귀 분석 모델을 선택할 수 있습니다. 데이터에 가장 적합한 모델을 선택하여 정확하고 신뢰할 수 있는 예측을 수행할 수 있습니다.