Python 활용 데이터 분석 최적화 – 05 회귀분석 실습 (사이킷 런 Scikit Learn)

회귀분석은 데이터 분석에서 매우 중요한 기술 중 하나입니다. 이번 실습에서는 사이킷 런(Scikit Learn) 라이브러리를 사용하여 회귀분석을 실습해보겠습니다.

사이킷 런(Scikit Learn) 소개

사이킷 런은 파이썬의 머신러닝 라이브러리 중 하나로, 간단하고 효율적인 데이터 분석을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 회귀분석부터 분류, 클러스터링까지 다양한 머신러닝 알고리즘을 지원합니다.

회귀분석 실습

이번 실습에서는 회귀분석을 실습해보겠습니다. 아래는 간단한 코드 예시입니다. (주의: 실제 데이터셋을 사용해야 합니다. 아래는 예시 코드일 뿐입니다.)

“`python
from sklearn import linear_model
import numpy as np

# 데이터셋 생성
X = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 회귀모델 생성
reg = linear_model.LinearRegression()

# 모델 학습
reg.fit(X, y)

# 예측
print(reg.predict([[6, 6]]))
“`

위 코드는 간단한 선형 회귀분석을 실습한 예시입니다. 데이터셋을 생성하고, LinearRegression 모델을 사용하여 학습한 후 예측을 수행합니다.

결론

사이킷 런을 사용하여 회귀분석을 실습해보았습니다. 데이터 분석을 위한 중요한 기술 중 하나인 회귀분석을 효과적으로 활용할 수 있도록 노력해야 합니다. 계속해서 학습하고 실습하여 데이터 분석 역량을 향상시켜보세요!