Python과 Scikit-learn을 활용한 실시간 선형 회귀 프로젝트 5가지

핵심 기술

이 글은 Python의 Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 실제 데이터셋에 선형 회귀 모델을 적용하는 5가지 실습 프로젝트를 소개합니다. 선형 회귀의 기본 개념, 평가 지표(R², MSE), 그리고 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링의 중요성을 강조하며 실질적인 구현 방법을 안내합니다.

기술적 세부사항

• 선형 회귀 개요: 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 기법.
• 모델의 장점: 구현 및 설명 용이, 계산 효율성, 초기 베이스라인 모델 구축에 적합, 해석 가능한 계수.
• 주요 평가 지표:
  • R² (R-squared): 모델이 종속 변수의 분산을 얼마나 잘 설명하는지 나타내는 비율 (0-1, 1에 가까울수록 좋음).
  • MSE (Mean Squared Error): 예측 오차의 제곱 평균 (낮을수록 좋음, 이상치에 민감).
• 성능 개선 기법:
  • 피처 스케일링 및 정규화
  • 이상치 제거 또는 캡핑
  • 범주형 변수 원-핫 인코딩
  • 피처 선택 또는 차원 축소
  • 다항 회귀 또는 Ridge, Lasso와 같은 정규화 모델 시도
• 프로젝트 파이프라인:
  1. 데이터 로딩 및 클리닝 (결측치 제거)
  2. 피처 엔지니어링 (원-핫/이진 인코딩)
  3. 훈련-테스트 분할 (일반적으로 80/20)
  4. 모델 훈련 (Scikit-learn LinearRegression() 사용)
  5. 평가 (R² 및 MSE)
  6. 시각화 (실제 vs. 예측 값 산점도)
• 실습 데이터셋:
  • Salary_dataset.csv (경력 기반 연봉 예측)
  • cars24-car-price-clean2.csv (중고차 가격 예측)
  • wine.csv (와인 품질 예측)
  • insurance.csv (보험료 예측)
  • train.csv (이동 시간 예측)

개발 임팩트

이 프로젝트들을 통해 선형 회귀 모델의 실제 적용 과정을 익힐 수 있으며, 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링이 모델 성능에 미치는 영향을 체감할 수 있습니다. 이를 바탕으로 다양한 도메인의 예측 모델링 문제를 해결하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

커뮤니티 반응

글에서는 GitHub 저장소를 통해 전체 코드를 공유하고 있으며, 독자들에게 프로젝트 경험 공유 및 피드백을 장려하고 있습니다. 이는 협업 및 지식 공유의 가능성을 시사합니다.

톤앤매너

전반적으로 실무적인 예시와 함께 선형 회귀 모델의 구현 및 평가 과정을 상세하게 설명하는, 개발자 지향적인 기술 분석 톤을 유지합니다.