데이터 분석은 데이터 과학 및 머신러닝의 중요한 부분입니다. 회귀 분석은 데이터 분석 중에서도 특히 중요한 기술 중 하나로, 이를 Go 언어로 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

회귀 분석이란?

회귀 분석(regression analysis)은 독립변수와 종속변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 기술입니다. 이를 통해 두 변수 간의 인과 관계를 분석하고 예측할 수 있습니다.

Go 언어로 회귀 분석하기

Go 언어는 강력한 표준 라이브러리와 고성능을 자랑하는 언어입니다. Go로 회귀 분석을 수행하기 위해서는 “github.com/sajari/regression” 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

import (
    "fmt"
    "github.com/sajari/regression"
)

func main() {
    var r regression.Regression
    r.SetObserved("y")
    r.SetVar(0, "x1")

    for _, record := range data {
        r.Train(regression.DataPoint(record["y"], []float64{record["x1"]}))
    }

    r.Run()
    fmt.Printf("Regression formula: %v\n", r.Formula)
}

위 예제에서 github.com/sajari/regression 라이브러리를 통해 데이터를 훈련시키고 회귀 분석을 수행한 후, 회귀식을 출력하는 코드를 볼 수 있습니다.

결론

Go 언어를 사용하여 회귀 분석을 수행하는 방법은 간단하고 효과적입니다. 데이터 분석 및 머신러닝 작업을 Go 언어로 수행하는 것은 높은 퍼포먼스와 편리한 사용성을 제공합니다.

이를 통해 Go 언어가 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서도 널리 활용될 수 있음을 알 수 있습니다.

참고 자료

• github.com/sajari/regression
• “An Introduction to Statistical Learning” by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani