챗지피티 회귀

[산들바람]

회귀 (Regression) 개요

회귀(Regression)는 연속적인 숫자 값을 예측하는 지도학습(Supervised Learning) 기법입니다.

즉, **입력 변수(X)**를 이용해 **출력 변수(Y, 연속형 값)**를 예측하는 것이 목표입니다.

회귀 분석은 주가 예측, 부동산 가격 예측, 날씨 예측 등에서 많이 사용됩니다.

1. 회귀의 종류

(1) 선형 회귀 (Linear Regression)

• 가장 기본적인 회귀 기법

• 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 선형적인 관계를 가정

(2) 다중 선형 회귀 (Multiple Linear Regression)

• 여러 개의 독립 변수(X1, X2, X3, …)를 사용하여 종속 변수(Y)를 예측

✅ 예제:

• 집값 예측 (면적, 방 개수, 위치 등 여러 변수 사용)

• 자동차 연비 예측 (엔진 크기, 무게, 연료 타입 등 고려)

(3) 다항 회귀 (Polynomial Regression)

• 선형 관계가 아닌 곡선 형태의 관계를 표현하기 위한 방법

• 독립 변수(X)에 대해 다항식(제곱, 세제곱 등)을 포함

✅ 예제:

• 비선형적인 주가 변화 예측

• 시간에 따른 성장률 예측

(4) 릿지 회귀 (Ridge Regression)

• 선형 회귀에서 과적합(Overfitting) 방지를 위해 가중치(W)에 패널티를 부여하는 기법

(5) 라쏘 회귀 (Lasso Regression)

• Ridge 회귀와 유사하지만, L1 정규화를 사용하여 일부 변수의 계수를 0으로 만들어 변수 선택 효과 발생

(6) 엘라스틱넷 회귀 (Elastic Net Regression)

• Ridge와 Lasso 회귀를 혼합한 기법으로, L1 + L2 정규화 적용

• ✅ 사용 예시:

• 고차원 데이터에서 특징 선택 + 과적합 방지

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(7) 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)

• 이름은 "회귀"지만, 분류(Classification) 알고리즘

2. 회귀 모델 평가 방법

회귀 모델이 얼마나 정확한지 평가하는 방법은 다음과 같습니다.

(1) 평균 제곱 오차 (MSE, Mean Squared Error)

• 1에 가까울수록 예측력이 좋음

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3. 회귀 모델 활용 예시

✅ 부동산 예측:

• 면적, 층수, 지역 등의 변수를 사용하여 아파트 가격 예측

✅ 주식 가격 예측:

• 주가 변동성, 거래량 등을 고려하여 미래 주가 예측 (딥러닝과 함께 사용)

✅ 의료 데이터 분석:

• 나이, 혈압, BMI 등의 데이터를 활용해 질병 발생 확률 예측

✅ 마케팅 전략 최적화:

• 광고비와 매출 간의 관계를 분석하여 최적 광고비 결정

결론

• 회귀는 연속적인 값(숫자)을 예측하는 지도학습 기법

• 기본적인 선형 회귀, 다중 회귀, 다항 회귀부터 정규화 기법이 적용된 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷 회귀가 있음

• 모델 성능 평가를 위해 MSE, MAE, R² Score 등을 사용

• 실제로 부동산 가격 예측, 주가 예측, 의료 데이터 분석, 광고 최적화 등 다양한 산업에서 활용됨 🚀