[go] Go 언어로 데이터 회귀 분석하기

11 Dec 2023

데이터 회귀 분석은 데이터의 상관 관계를 파악하고 이를 사용하여 값을 예측하는 통계적 기술입니다. Go 언어로 데이터 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알아봅시다.

1. 데이터 수집 및 준비

데이터 회귀 분석을 시작하기 전, 분석에 사용할 데이터를 수집하고 준비해야 합니다. Go 언어에서는 데이터를 읽고 처리하기 위해 encoding/csv 패키지를 사용할 수 있습니다. 아래는 CSV 파일을 읽어오는 Go 코드의 예시입니다.

   package main

   import (
       "encoding/csv"
       "os"
   )

   func main() {
       file, err := os.Open("data.csv")
       if err != nil {
           // 파일 열기 실패
       }
       defer file.Close()

       reader := csv.NewReader(file)
       records, err := reader.ReadAll()
       if err != nil {
           // 데이터 읽기 실패
       }

       // 읽어온 데이터(records)를 처리
   }

2. 데이터 분석

Go 언어에서는 통계 분석을 위한 여러 라이브러리가 있습니다. 그 중 행렬 연산이나 통계 분석에 유용한 gonum 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 아래는 gonum 라이브러리를 사용한 예시 코드입니다.

   package main

   import (
       "fmt"
       "github.com/gonum/matrix/mat64"
   )

   func main() {
       // 데이터 생성 또는 가져오기
       data := mat64.NewDense(3, 2, []float64{1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0})

       // 회귀 분석 수행
       var regression mat64.Regression
       regression.Regress([]float64{1.0, 2.0, 3.0}, data, mat64.DenseCopyOf(data))

       // 회귀 분석 결과 출력
       fmt.Println(regression.Coeff)
   }

3. 결과 시각화

회귀 분석 결과를 시각화하여 해석하는 것은 중요합니다. Go 언어에서는 데이터 시각화를 위해 gonum/plot 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 아래는 gonum/plot 라이브러리를 사용하여 산점도를 그리는 예시 코드입니다.

   package main

   import (
       "gonum.org/v1/plot"
       "gonum.org/v1/plot/plotter"
       "gonum.org/v1/plot/vg"
   )

   func main() {
       p, err := plot.New()
       if err != nil {
           // 플롯 생성 실패
       }

       // 산점도 작성
       scatter, err := plotter.NewScatter(data)
       if err != nil {
           // 산점도 작성 실패
       }
       p.Add(scatter)

       // 이미지 저장
       if err := p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "scatter.png"); err != nil {
           // 이미지 저장 실패
       }
   }

Go 언어를 사용하여 데이터 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 간단히 살펴보았습니다. 이를 통해 Go 언어로 데이터 과학 및 통계 분야에서의 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.