파이썬으로 배우는 로지스틱 회귀 분석 - 초보자를 위한 완벽 가이드

1. 로지스틱 회귀 분석이란?

 

 

• 로지스틱 회귀 분석은 분류 모델링을 위한 통계 기법 중 하나로, 종속 변수가 범주형 데이터인 경우에 사용되는 방법이다.
• 로지스틱 회귀는 입력 변수들의 가중치 합을 로지스틱 함수에 통과시켜, 해당 사건이 발생할 확률을 예측하는데 사용된다.
• 로지스틱 회귀 모델은 소프트맥스 회귀와 같이 다중 클래스 분류에도 사용될 수 있으며, 분류 경계를 찾는 것이 주 목적이다.
• 로지스틱 회귀 분석을 위해 입력 변수들과 종속 변수 사이의 관계를 나타내는 최적의 모델 파라미터를 찾는 과정이 굉장히 중요하다.

 

 

2. 파이썬으로 로지스틱 회귀 분석 준비하기

 

 

• 라이브러리 로드: 첫 번째 단계로 필요한 라이브러리들을 로드합니다.
• 데이터 불러오기: 사용할 데이터를 불러와서 확인합니다.
• 데이터 전처리: 불러온 데이터를 분석하기 좋은 형태로 가공합니다.
• 데이터 시각화: 전처리한 데이터를 시각화해서 관련 정보를 파악합니다.
• 데이터 분할: 모델 학습을 위해 데이터를 학습용과 테스트용으로 나눕니다.

 

 

3. 데이터 전처리

 

 

• 데이터 정제: 누락된 값은 삭제하거나 대체하는 등의 방법으로 처리한다.
• 이상치 처리: 이상치는 신뢰할 수 없는 값이므로 적절한 방법으로 처리해야 한다.
• 데이터 변환: 데이터를 정규화하거나 스케일링하는 등의 작업을 통해 모델 학습에 도움을 준다.
• 데이터 분할: 전체 데이터를 학습용과 테스트용으로 나누어 모델을 효과적으로 평가할 수 있다.

 

 

4. 로지스틱 회귀 모델 구축하기

 

 

• 로지스틱 회귀 모델 구축하기
• 로지스틱 회귀 모델을 구축하는 첫 번째 단계는 데이터를 불러오고 체크하는 것이다.
• 필요한 라이브러리를 임포트하고 데이터를 데이터프레임 형태로 저장해야 한다. Pandas 라이브러리를 사용하자.
• 데이터를 살펴보면서 결측치나 이상치를 처리하고, 변수들 간의 관계를 분석하는 것이 중요하다.
• 이상치를 처리하고, 데이터 전처리를 수행한다.
• 로지스틱 회귀 모델에 사용할 변수들을 선택하고, 독립변수와 종속변수를 지정한다.
• 로지스틱 회귀 모델을 만들기 위해 Sklearn 라이브러리를 사용한다.
• 데이터를 학습용과 테스트용으로 나누어 모델을 학습시키고 예측을 수행한다.
• 모델의 성능을 평가하고, 필요에 따라 모델을 조정하며 최종 모델을 완성한다.

 

 

5. 모델 평가 및 해석

 

 

• 혼동 행렬(Confusion Matrix): 모델의 분류 성능을 평가하기 위한 표이다. True Positive(TP), True Negative(TN), False Positive(FP), False Negative(FN)로 구성된다.
• 정확도(Accuracy): 전체 샘플 중 올바르게 분류된 샘플의 비율을 나타내는 지표이다. (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
• 정밀도(Precision): 모델이 True로 예측한 것 중 실제 True인 비율을 나타내는 지표이다. TP / (TP + FP)
• 재현율(Recall): 실제 True인 것 중 모델이 True로 예측한 비율을 나타내는 지표이다. TP / (TP + FN)
• F1 점수(F1 Score): 정밀도와 재현율의 조화 평균으로 계산되며, 두 값의 균형을 나타내는 지표이다. 2 * (정밀도 * 재현율) / (정밀도 + 재현율)

 

 

6. 추가적인 고려 사항

 

 

• 과적합 (Overfitting): 학습 데이터에 너무 적합하여 테스트 데이터에 대한 일반화 성능이 낮아지는 문제
• 규제화 (Regularization): 모델의 복잡도를 감소시켜 과적합을 방지하기 위해 추가적인 항을 손실 함수에 도입하는 기법
• 최적화 알고리즘: 모델 학습 시에 사용하는 경사 하강법 등의 알고리즘 선택이 중요
• 혼동 행렬 (Confusion Matrix): 이진 분류 모델의 성능 평가에 사용되는 표

 

 

7. 결론

 

 

• 로지스틱 회귀분석은 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
• 데이터 전처리는 모델의 성능에 중요한 영향을 미칩니다.
• 학습률과 반복 횟수를 조정하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 로지스틱 회귀분석은 이진 분류 뿐만 아니라 다중 클래스 분류에도 적용할 수 있습니다.
• 평가 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율 등을 고려해야 합니다.
• 마지막으로 모델의 성능을 더 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 수행해야 합니다.