[ Machine Learning ] 회귀분석

회귀분석의 다양한 유형

 

1. 선형 회귀(Linear regression)

 

머신러닝에서 가장 일반적인 회귀분석 유형이라고 할 수 있는 선형 회귀는 예측 변수와 종속 변수로 구성되며, 이 둘은 선형 방식으로 서로 연관지어져 있다. 선형 회귀는 위에서 설명한 대로 가장 적합한 선, 즉 최적적합선을 사용한다.

변수들이 서로 선형적으로 연결되어 있는 경우 선형 회귀를 사용한다. 광고 지출 증가가 판매에 미치는 영향을 예측할 때 등이 예가 될 수 있다.

이와같이 데이터를 가장 잘 표현해주는 하나의 직선을 구하는 것이 선형회귀이다.

 

그러나 선형 회귀분석은 특이치에 영향을 받기 쉬우므로 빅데이터 집합을 분석하는 데 사용해서는 안 된다.

 

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2. 로지스틱 회귀(Logistic regression)

종속 변수에 이산 값이 있는 경우, 다시 말해 0 또는 1, 참 또는 거짓, 흑 또는 백, 스팸 또는 스팸 아닌 것 등의 두 가지 값 중 하나만 취할 수 있는 경우 로지스틱 회귀를 사용하여 데이터를 분석할 수 있다.

 

즉 이벤트 발생에대해 확률을 구할 수 있다.

 

하지만 로지스틱 회귀는 비선형 문제를 해결하는 데 사용할 수 없으며 불행히도 오늘날의 많은 시스템은 비선형이다. 또한 로지스틱 회귀는 사용 가능한 가장 강력한 알고리즘이 아니다.

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3. 릿지 회귀(Ridge regression)

그러나, 불가피하게 독립 변수들 사이에 높은 상관 관계가 있는 경우라면 리지 회귀가 더 적합한 접근방식이다. 다중 회귀라고도 불리는 리지 회귀는 정규화 또는 규제화(regularization) 기법으로 알려져 있으며 모델의 복잡성을 줄이는 데 사용된다. 또한 ‘리지 회귀 페널티’로 알려진 약간의 편향, 즉 바이어스(bias)를 사용하여 모델이 과대적합(overfitting)에 덜 취약하게 만든다.

 

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4. 라쏘 회귀(Lasso regression)

라쏘 회귀는 리지 회귀와 같이 모델의 복잡성을 줄여주는 또 다른 정규화 기법이다. 회귀 계수의 절대 사이즈를 금지함으로써 복잡성을 줄인다. 리지 회귀와는 다르게 아예 계수 값을 0에 가깝게 만든다.

그 장점은 기능 선택을 사용할 수 있다는 것이다. 데이터 집합에서 기능 세트를 선택하여 모델을 구축할 수 있다. 라쏘 회귀는 필요한 요소들만 사용하고 나머지를 0으로 설정함으로써 과대적합을 방지할 수 있다.

 

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5. 다항 회귀(Polynomial regression)

다항 회귀는 선형 모델을 사용하여 비선형 데이터 집합을 모델링한다. 이것은 동그란 모양의 구멍에 네모난 모양의 못 또는 말뚝을 끼워 넣는 것과 같다. 다항 회귀는 독립 변수가 여러 개인 선형 회귀를 뜻하는 다중 선형 회귀와 비슷한 방식으로 작동하지만, 비선형 곡선을 사용한다. 즉, 데이터 포인트가 비선형 방식으로 존재할 때 사용한다.

모델은 이 데이터 포인트들을 지정된 수준의 다항식 특성으로 변환하고 선형 모델을 사용하여 모델화한다. 선형 회귀에서 볼 수 있는 직선이 아닌 곡선의 다항식 선을 사용하여 최적적합을 수행한다. 그러나 이 모델은 과대적합으로 나타나기 쉬우므로 이상한 결과치를 피하기 위해서는 끝 부분의 곡선을 분석하는 것이 좋다.

 

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회귀 분석에는 위에서 소개한 것들보다 더 많은 종류가 있지만, 이 다섯 가지가 가장 일반적으로 사용되는 것들이다. 가장 적합한 모델을 선택하면 데이터가 가진 잠재력을 최대한 활용하여 더 큰 인사이트를 얻을 수 있다.