Python 활용 데이터 분석 최적화 – 06 회귀 분석 실습2 (사이킷 런 Scikit Learn)

Python을 활용한 데이터 분석은 많은 사람들에게 인기가 있으며, 이를 효율적으로 수행하기 위해 다양한 라이브러리들이 개발되고 있습니다. 사이킷 런(Scikit Learn)은 그 중 한 가지로, 회귀 분석을 위한 강력한 도구를 제공합니다.

회귀 분석 실습2

이번 실습에서는 사이킷 런을 사용하여 회귀 분석을 수행해 보겠습니다.

먼저, 데이터를 불러오고 전처리하는 과정을 거쳐야 합니다. 그 다음, 회귀 분석 모델을 선택하고 적합시키는 과정을 진행합니다. 마지막으로, 모델의 성능을 평가하고 결과를 해석하는 작업을 수행합니다.

코드 예시:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 전처리
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
y = data['target']

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 회귀 모델 선택 및 적합
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 성능 평가
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print('Mean Squared Error:', mse)

위 코드 예시에서는 데이터를 불러오고 전처리한 후, 선형 회귀 모델을 선택하여 적합시키고 성능을 평가하는 과정을 보여줍니다. 이를 통해 사이킷 런을 활용하여 회귀 분석을 수행하는 방법을 익힐 수 있습니다.

회귀 분석은 데이터 분석에서 매우 중요한 기법 중 하나이며, 사이킷 런을 사용하면 간편하고 빠르게 회귀 분석을 수행할 수 있습니다.

다음 글에서는 더 다양한 회귀 분석 기법과 사이킷 런의 활용을 다룰 예정입니다. 계속해서 업데이트되는 정보를 확인하시기 바랍니다.