이번에는 Go 언어를 사용하여 데이터를 분석하고 선형 회귀를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 선형 회귀는 데이터를 가장 잘 설명하는 선형 관계를 찾아내는 통계적 기법으로, 예측 모델을 만들거나 변수 간의 관계를 분석하는 데 사용됩니다.

프로젝트 설정

먼저, Go 언어로 선형 회귀 분석을 수행하기 위해 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다. gonum 라이브러리는 Go 언어의 과학 및 수치 계산용 라이브러리로 많이 사용되며, 선형 대수, 확률 분포, 통계 분석 등에 유용합니다.

import (
    "fmt"
    "gonum.org/v1/gonum/mat"
    "gonum.org/v1/gonum/stat"
)

샘플 데이터 생성

이어서, 선형 회귀 분석에 활용할 샘플 데이터를 생성합니다. 다음은 간단한 예시를 위한 데이터 생성 코드입니다.

x := mat.NewDense(3, 1, []float64{1, 2, 3})  // 독립 변수
y := mat.NewVecDense(3, []float64{3, 5, 7})  // 종속 변수

모델 피팅 및 예측

선형 회귀 모델을 적합시켜보겠습니다.

var model stat.Regression
model.Regress(y, x, false)

모델을 적합시킨 후, 예측을 수행할 수 있습니다.

newX := mat.NewDense(4, 1, []float64{4, 5, 6, 7})  // 새로운 독립 변수
var predictions mat.VecDense
predictions.Reuse()
model.Predict(&predictions, newX)

결과 확인

최종 예측 결과와 모델의 통계적 요약 정보를 확인할 수 있습니다.

fmt.Println("Predictions:", predictions)
fmt.Println("R^2:", model.R2)

이제, 여러분은 Go 언어를 사용하여 데이터 선형 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알게 되었습니다. Go를 활용하여 데이터 분석 및 예측 모델링을 할 때, gonum 라이브러리는 매우 유용한 도구가 될 것입니다.

더 많은 정보는 gonum 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

그럼, 즐거운 데이터 분석되세요!