Posted by 오늘은 데이터 분석에서 자주 사용되는 두 가지 회귀 방법, 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 방법은 비슷한 이름을 가지고 있지만, 사용되는 상황과 목적이 매우 다르다는 것을 알아야 한다. 이 포스트를 통해 각각의 개념을 명확히 이해하고, 언제 어떻게 사용해야 하는지에 대해 알아보자.
선형 회귀(Linear Regression)
선형 회귀는 이름에서 알 수 있듯이, 두 변수 간의 ‘선형적’ 관계를 분석하는 방법이다. 여기서 중요한 점은 ‘연속적인 값’을 예측하는 데 사용된다는 것이다.
예를 들어, 주택의 크기가 주택 가격에 어떤 영향을 미치는지 예측하고 싶다면 선형 회귀가 적합한 선택이다.
작동 원리
- 선형 회귀는 아래 방정식으로 표현할 수 있다.
- 여기서
는 예측하고자 하는 종속 변수(예: 집 가격),
는 독립 변수(예: 집 크기),
와
는 모델이 추정하는 계수, 그리고
은 오차 항이다.
로지스틱 회귀(Logistic Regression)
로지스틱 회귀는 주로 ‘분류 문제’를 해결하는 데 사용된다. 이 방법은 주로 예/아니오와 같은 이진 결정을 내려야 할 때 사용된다.
예를 들어, 특정 이메일이 스팸인지 아닌지를 결정하는 데 로지스틱 회귀를 사용할 수 있다.
작동 원리
- 로지스틱 회귀는 선형 회귀와 달리 시그모이드(Sigmoid) 함수(또는 로지스틱 함수)를 사용하여 출력값을 0과 1 사이의 확률로 변환한다.
- 로지스틱 회귀는 아래 방정식으로 표현할 수 있다.
- 여기서
은 주어진
선형 회귀와 로지스틱 회귀의 주요 차이점
이 두 분석 방법의 가장 큰 차이점은 ‘예측하려는 결과의 유형’에 있다. 선형 회귀는 연속적인 값을 예측하는 반면, 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에 사용된다.
- 결과 유형: 선형 회귀는 수치 예측에 사용되고, 로지스틱 회귀는 분류 문제에 사용된다.
- 출력 형식: 선형 회귀는 연속적인 수치를 출력하고, 로지스틱 회귀는 범주(0 또는 1)의 확률을 출력한다.
- 수학적 접근: 선형 회귀는 선형 방정식을 통해 값을 예측하는 반면, 로지스틱 회귀는 로그 오즈(Log odds)를 사용하여 확률을 예측한다.
언제 어느 것을 사용해야 할까?
- 선형 회귀는 주택 가격, 온도, 판매량과 같이 연속적인 값을 예측하는 데 적합하다.
- 로지스틱 회귀는 스팸 이메일 분류, 질병 진단, 신용카드 사기 감지 등 이진 분류가 필요한 상황에 적합하다.
데이터 사이언스에서 이 두 방법의 적절한 사용은 매우 중요하다. 각각의 방법은 특정 상황과 문제 유형에 맞게 설계되었으며, 이를 이해하고 적용하는 것이 데이터 분석의 정확도와 효율성을 크게 향상시킨다.