파이썬으로 배우는 로지스틱 회귀 분석 - 초보자를 위한 완벽 가이드

1. 로지스틱 회귀 분석의 개념

 

 

• 로지스틱 회귀 분석은 머신러닝의 분류 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 바탕으로 두 개 이상의 그룹에 분류하는데 사용됩니다.
• 로지스틱 회귀 분석은 선형 회귀와 유사하지만, 출력값을 0과 1사이의 확률 값으로 제한합니다.
• 로지스틱 회귀 모델은 로지스틱 함수를 사용하여 데이터를 모델링하며, 이 함수는 S자 형태의 곡선을 가집니다.
• 로지스틱 회귀 모델에서는 최적의 파라미터를 찾기 위해 경사 하강법이 자주 사용됩니다.
• 로지스틱 회귀 분석은 이진 분류에 많이 사용되지만, 다중 클래스 분류에도 확장하여 사용될 수 있습니다.

 

 

2. 파이썬을 활용한 데이터 전처리

 

 

• 데이터 불러오기: pandas 라이브러리의 read_csv() 메서드를 사용하여 데이터를 불러온다.
• 결측치 처리: dropna() 메서드를 사용해 결측치를 제거하거나 fillna() 메서드로 결측치를 채운다.
• 이상치 처리: z-score나 IQR(Interquartile Range)를 이용해서 이상치를 탐지하고 처리한다.
• 범주형 변수 처리: pandas의 get_dummies() 함수를 사용해 더미 변수를 생성한다.
• 데이터 분할: train_test_split() 함수를 사용하여 학습 데이터와 테스트 데이터로 나눈다.
• 특징 스케일링: StandardScaler나 MinMaxScaler를 사용해 특징을 정규화한다.

 

 

3. 로지스틱 회귀 모델 구현 방법

 

 

로지스틱 회귀 모델 구현 방법
• 1. 데이터 전처리: 분석에 사용할 데이터를 불러오고, 필요한 전처리 작업을 수행합니다.
• 2. 모델 학습: 로지스틱 회귀 모델을 학습시키기 위해 데이터를 학습용과 테스트용으로 나누고, 모델을 학습시킵니다.
• 3. 모델 평가: 학습된 모델의 성능을 측정하고, 분류 정확도나 혼동 행렬을 통해 결과를 확인합니다.
• 4. 예측: 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

 

 

4. 모델 성능 평가 방법

 

 

• 혼동 행렬(Confusion Matrix): 모델의 정확성을 평가하기 위해 실제 클래스와 예측 클래스를 비교하는 표
• 정확도(Accuracy): 전체 샘플 중 올바르게 예측된 샘플의 비율
• 정밀도(Precision): Positive로 예측한 샘플 중 실제 Positive인 샘플의 비율
• 재현율(Recall): 실제 Positive인 샘플 중 Positive로 예측된 샘플의 비율
• F1 스코어(F1 Score): 정밀도와 재현율의 조화평균으로 계산되는 지표
• AUC-ROC: Receiver Operating Characteristic 하단 면적으로 모델의 분류 능력을 평가하는 방법

 

 

5. 실전 예제 및 응용 방안

 

 

• 데이터셋 준비하기
• 파이썬과 판다스를 이용해 데이터셋을 불러오고 확인하기
• 로지스틱 회귀 모델 구축하기
• sklearn 패키지를 활용해 로지스틱 회귀 모델을 구축하고 학습시키기
• 모델 평가하기
• 평가 지표를 이용해 학습된 모델의 성능을 평가하고 비교하기
• 새로운 데이터에 적용하기
• 학습된 모델을 활용해 새로운 데이터에 대해 예측을 수행하고 결과를 확인하기