로지스틱 회귀분석 이해하기

로지스틱 회귀분석은 종속 변수가 0 또는 1의 코딩되어있는 데이터를 분석하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 전통통계, 빅데이터 분야, 연구현장 등에서 널리 사용되는 방법입니다.

 

 

로지스틱 회귀분석이란?

 

로지스틱 회귀는 하나 이상의 독립 변수를 기반으로 종속 변수의 이진 결과를 예측하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 종속 변수는 이진법이므로 예/아니오, 성공/실패 또는 0/1과 같은 두 가지 가능한 결과만 취할 수 있습니다. 독립 변수는 연속형, 불연속형 또는 범주형일 수 있습니다.

 

로지스틱 회귀의 기본 목표는 데이터 세트에서 두 클래스를 구분할 수 있는 가장 적합한 선을 찾는 것입니다. 가장 적합한 선은 데이터 포인트를 각 클래스에 대해 하나씩 두 영역으로 구분하는 결정 경계입니다. 이 선은 Logistic Regression 모델 또는 Sigmoid 함수라고도 합니다.

 

로지스틱 회귀분석 절차

1. 데이터 세트 수집 및 준비: 이진 결과가 포함된 데이터 세트를 수집하고 누락된 값, 이상값을 제거하고 데이터를 확장하여 전처리합니다.
2. 데이터 세트 분할: 데이터 세트를 교육용과 테스트용으로 두 부분으로 나눕니다. 학습 데이터 세트는 모델을 학습하는 데 사용되고 테스트 데이터 세트는 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
3. 로지스틱 회귀 모델 구축: 훈련 데이터 세트를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 구축합니다. 모델은 데이터 세트에서 두 클래스를 구분할 수 있는 가장 적합한 선을 찾아 작성됩니다.
4. 결과 예측: 모델을 사용하여 테스트 데이터 세트의 결과를 예측합니다.
5. 모델 평가: 예측된 결과를 테스트 데이터 세트의 실제 결과와 비교하여 모델의 성능을 평가합니다. Logistic Regression에서 사용되는 평가 메트릭은 Accuracy, Precision, Recall 및 F1 점수입니다.
6. 모델 개선: 모델의 성능이 만족스럽지 않은 경우 독립변수를 추가하거나 모델의 매개변수를 변경하여 모델을 개선합니다.

 

로지스틱 회귀분석의 장점

1. 다양한 분야에 적용 가능: 로지스틱 회귀분석은 의료, 금융, 마케팅, 사회과학 등 다양한 분야에 폭넓게 적용할 수 있습니다. 이진 데이터를 분석하고 변수 간의 관계에 대한 통찰력을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
2. 해석의 용이함: 로지스틱 회귀분석은 통계 관련기술 전문 지식 없이도 이해하기 쉬운 방법입니다. 독립 변수의 계수를 활용하여 해석이 가능하여 통계관련 지식이 없어도 결과를 쉽게 설명할 수 있습니다.
3. 범주형 및 연속형 변수 처리: 로지스틱 회귀는 범주형 변수와 연속형 변수를 독립변수로 활용할 수 있으므로 유연하고 다양한 분석이 가능합니다.

로지스틱 회귀의 한계

1. 이상치에 민감함: 로지스틱 회귀는 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있는 데이터 세트의 이상치에 민감합니다. 이상값은 결정 경계를 왜곡하여 오분류로 이어질 수 있습니다.
2. 큰 표본 크기 필요: 로지스틱 회귀 분석에서는 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 큰 표본 크기가 필요합니다. 표본 크기가 너무 작으면 추정치가 불안정하고 신뢰할 수 없습니다.
3. 이진 결과로 제한: 로지스틱 회귀는 결과 변수가 가능한 값을 두 개만 사용할 수 있는 이진 결과 분석으로 제한됩니다. 다중 클래스 분류 문제의 경우 다항 로지스틱 회귀 또는 판별 분석과 같은 다른 통계적 방법이 더 적합할 수 있습니다.
4. 상호 작용 효과를 설명하지 않음: 로지스틱 회귀 분석에서는 독립 변수의 효과가 추가적이라고 가정하고 변수 간의 상호 작용 효과를 설명하지 않습니다. 상호 작용 효과는 보다 정확하고 미묘한 예측으로 이어질 수 있습니다.

로지스틱 회귀의 응용

로지스틱 회귀는 다음과 같은 다양한 연구주제에서 널리 사용됩니다.

• 대학 이탈 요인 파악: 로지스틱 회귀분석을 통해 우울, 성적, 등과 같은 대학 생활 이탈을 파악할 수 있습니다.
• 고객 이탈률 예측: 로지스틱 회귀분석을 활용하여 구매 패턴, 불만사항 및 기타 요인들을 바탕으로 고객이 회사를 이탈할 가능성을 추정할 수 있습니다.
• 우승 선수 예측: 로지스틱 회귀 분석을 활용하여 선수의 나이, 체력 수준 및 기타 요인들을 바탕으로 우승 선수를 추정할 수 있습니다.

결론

로지스틱 회귀는 이진 데이터를 분석하는 데 사용되는 강력한 통계 방법입니다. 간단하고 효율적이며 해석 가능한 결과를 제공합니다. 그러나 사용하는 동안 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 로지스틱 회귀는 금융, 의료 및 마케팅과 같은 다양한 분야에서 광범위하게 응용됩니다. 로지스틱 회귀의 기본 개념과 작업을 이해하면 정확하고 효율적인 예측 모델을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.