파이썬 로지스틱 회귀 분석 - 효과적인 방법 소개

1. 로지스틱 회귀 분석의 개요

 

 

• 로지스틱 회귀 분석은 분류 문제를 다루는 머신러닝 알고리즘 중 하나이다.
• 로지스틱 회귀는 주로 이진 분류에 사용되며, 출력값이 0과 1 사이의 확률로 나타난다.
• 로지스틱 함수를 활용하여 입력 변수와 가중치의 선형 결합을 변환하고, 이를 확률값으로 매핑한다.
• 로지스틱 회귀는 최대우도 추정법을 사용하여 모델을 학습시킨다.
• 학습이 완료된 모델은 새로운 데이터에 대한 예측을 할 수 있어 실전에서 많이 활용된다.

 

 

2. 데이터 전처리

 

 

• 누락된 데이터 처리: 결측값 확인 후 적절히 처리
• 이상치 처리: 표준편차를 이용하여 이상치 탐지 및 처리
• 범주형 데이터 처리: 원핫인코딩으로 범주형 변수 변환

 

 

3. 모델 학습

 

 

• 데이터 분할: 먼저 데이터를 학습용과 테스트용으로 나눈다.
• 모델 학습: 로지스틱 회귀 모델을 학습시킨다.
• 훈련 데이터의 적합: 학습된 모델을 훈련 데이터에 적합시킨다.
• 모델 검증: 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 검증한다.
• 성능 평가: 정확도, 정밀도, 재현율 등을 확인하여 모델의 성능을 평가한다.

 

 

4. 모델 성능 평가

 

 

• 정확도(Accuracy): 예측이 정확한 비율
• 정밀도(Precision): 양성으로 예측한 것 중 실제 양성의 비율
• 재현율(Recall): 실제 양성 중 모델이 양성으로 예측한 비율
• F1 점수(F1 Score): 정밀도와 재현율의 조화평균

 

 

5. 결과 해석과 활용

 

 

• 모델 해석: 로지스틱 회귀 모델을 통해 구한 회귀 계수는 해당 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 파악할 때 유용하다.
• 예측과 분류: 모델을 활용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하거나 이진 분류 문제에 적용할 수 있다.
• 개별 추정 및 확률: 각 관측치에 대한 개별 추정값을 활용하여 해당 사건이 발생할 확률을 예측할 수 있다.