회귀

회귀는 통계학 및 기계 학습에서 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 데 사용되는 분석 기법이다. 회귀 분석은 독립 변수의 값을 알고 있을 때 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용되며, 이러한 관계를 설명하는 수학적 함수(회귀 모델)을 찾는 것을 목표로 한다. 회귀 분석은 예측, 설명, 그리고 인과 관계 탐색 등 다양한 목적으로 활용된다.

회귀 분석에는 다양한 유형이 있으며, 가장 널리 사용되는 방법 중 일부는 다음과 같다.

• 선형 회귀: 종속 변수와 독립 변수 간의 관계가 선형적이라고 가정하는 가장 기본적인 회귀 분석 방법이다. 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수를 사용하고, 다중 선형 회귀는 두 개 이상의 독립 변수를 사용한다.

• 다항 회귀: 종속 변수와 독립 변수 간의 관계가 비선형적일 때 사용되는 회귀 분석 방법이다. 독립 변수의 거듭제곱을 사용하여 비선형 관계를 모델링한다.

• 로지스틱 회귀: 종속 변수가 이항 변수(예: 성공/실패, 0/1)일 때 사용되는 회귀 분석 방법이다. 종속 변수의 확률을 예측한다.

• 다항 로지스틱 회귀: 종속 변수가 세 개 이상의 범주를 갖는 명목형 변수일 때 사용된다.

• 릿지 회귀 (Ridge Regression) 및 라쏘 회귀 (LASSO Regression): 다중 공선성 문제를 해결하기 위해 사용되는 정규화 기법을 적용한 회귀 분석 방법이다. 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 향상시킨다.

회귀 분석을 수행하기 위해서는 데이터 수집, 모델 선택, 모델 적합, 그리고 모델 평가 등의 단계를 거친다. 모델 평가는 R-제곱, 평균 제곱 오차(MSE), 평균 절대 오차(MAE) 등의 지표를 사용하여 수행된다. 회귀 분석의 결과는 예측뿐만 아니라, 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향의 크기와 방향을 이해하는 데에도 도움이 된다. 그러나 인과 관계를 확정적으로 증명하는 것은 회귀 분석만으로는 불가능하며, 추가적인 분석과 연구가 필요하다.