ML의 회귀 모델예시 및 사용 사례

머신러닝(ML)에서 회귀 모델은 강력한 예측 기능을 제공합니다. 선형 회귀와 같은 회귀 기법은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 분석하여 연속형 값이나 결과를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이 문서에서는 회귀 분석이 무엇인지 살펴보고 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 활용되는 7가지 대표적 회귀 모델을 사례와 함께 살펴봅니다. 

회귀는 입력 피처와 연속형 목표 변수 간의 관계를 모델링하는 지도 학습 기법으로, 새로운 입력 데이터를 기반으로 목표 변수를 예측하기 위한 통계적 방법을 활용합니다. 회귀 모델은 많은 변수들 가운데 결과에 가장 큰 영향을 미치는 요소를 식별합니다. 회귀는 특히 예측형 사용 사례에서 머신러닝의 기초가 되는 분석 기법입니다. 회귀 모델을 데이터에 적합시키면 조직은 경험적 추정이나 직관에 의존하기보다 미래 결과와 행동을 결정짓는 요인에 대해 데이터 중심 인사이트를 얻을 수 있습니다. 

예를 들어, 가장 단순한 형태의 머신러닝 회귀 모델인 선형 회귀를 활용해 광고비를 기반으로 향후 매출을 예측할 수 있습니다. 이 예제에서 독립 변수는 조정 가능하고 통제 가능한 요소인 광고비이며 종속 변수는 광고비 변화에 따라 예측하려는 결과인 매출액입니다. 선형 회귀 모델은 데이터 포인트를 가장 잘 설명하는 최적의 직선을 찾아 매출과 광고비 간의 관계를 도출하며 최소한의 광고비 지출로 최대 매출 또는 수익을 달성하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

머신러닝에서는 다양한 회귀 모델이 사용되며 각각은 특정 데이터 환경과 예측 요구에 맞는 강점을 지니고 있습니다. 다음 예시는 회귀 기법이 다양한 도메인에서 어떻게 활용되는지, 그리고 실제 비즈니스 컨텍스트에서 어떻게 적용되는지를 보여줍니다.

선형 회귀는 과거 관측 데이터를 기반으로 새로운 사례의 결과값을 예측하는 통계 기법입니다. 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 관측 데이터에 선형 방정식을 적합시켜 모델링합니다. 선형 회귀 기법은 과거 데이터에서 패턴을 식별하는 데 탁월하며, 이를 통해 마케팅 및 영업 팀은 고객 행동, 서비스 사용량, 가격 책정, 인구통계학적 데이터가 이탈률에 미치는 영향 등을 보다 정밀하게 파악할 수 있습니다. 특히 다중 선형 회귀는 이탈 가능성을 높이는 주요 요인을 식별하고 정량화하여 기업이 고객 이탈을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

다항 회귀는 데이터의 복잡한 패턴을 포착하기 위해 사용하는 선형 회귀의 고급 회귀 기법입니다. 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 n차 다항식으로 모델링합니다. 데이터에 비선형 방정식을 적합시키면 데이터 간의 비선형 관계를 포착할 수 있어, 복잡한 데이터 세트를 다룰 때 매우 유용합니다. 다항 회귀 모델은 금융 서비스 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 예를 들어 나이, 운전 이력, 차량 유형과 같은 변수 간 비선형 상호작용을 포착함으로써 보험사 입장에서 위험 요인을 보다 정확하게 평가하고 결과를 예측하여 정보에 입각한 언더라이팅 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

릿지 회귀는 머신러닝 모델 훈련 데이터의 과적합 현상을 방지하기 위해 사용하는 통계적 정규화 기법입니다. 릿지 회귀는 다중 회귀 모델 내에서 둘 이상의 독립 변수 간에 높은 상관관계가 발생하는 현상인 다중공선성 문제를 분석하는 데 매우 유용하며 회귀 계수에 패널티를 추가하여 과적합을 방지합니다. 헬스케어 분야에서는 릿지 회귀를 활용해 유전, 생활 습관, 환경 요인 등 다양한 변수와 특정 질환 발병 위험 간의 관계를 파악합니다. 이러한 회귀 기법을 통해 복잡하고 상호 연관된 여러 요인을 기반으로 개인의 질병 위험을 예측하는 강력하고 신뢰도 높은 모델을 구축할 수 있습니다.

라쏘(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO) 회귀는 데이터 값을 평균과 같은 중심점 쪽으로 축소하는 방식을 사용하는 선형 회귀의 한 기법입니다. 라쏘 회귀의 주요 사용 사례로 피처 선택 자동화가 있습니다. 라쏘 회귀는 유용한 피처를 자동으로 선택하고 불필요하거나 중복된 피처는 제거합니다.

엘라스틱 넷 회귀는 라쏘 회귀와 릿지 회귀의 패널티를 결합하여, 예측 모델에서 변수 선택 기능과 다중공선성 해결 능력 사이의 균형을 모색한 머신러닝 회귀 모델입니다. 스포츠 분석 분야에서는 선수 통계, 신체 지표, 경기 조건 등 상관관계가 높은 광범위한 변수를 처리할 수 있는 엘라스틱 넷 회귀의 특성이 선수 경기력 분석과 경기 결과 예측에 유용하게 활용됩니다.

로지스틱 회귀는 하나 이상의 예측 변수를 사용해 이진 결과를 예측하는 통계적 기법입니다. 독립 변수로 구성된 데이터 세트를 기반으로 사건이 발생할 확률을 추정합니다. 제조 현장에서 로지스틱 회귀는 예지 정비에 중요한 역할을 하며 사용량 패턴, 운전 조건, 과거 고장 데이터 등을 기반으로 설비 고장 가능성을 추정합니다. 이러한 예측 기능을 통해 조직은 설비를 사전에 정비하여 운영 효율성을 높이고 유지 관리 비용을 절감할 수 있습니다.

그레이디언트 부스팅은 복잡한 회귀 문제를 해결하는 데 사용되는 앙상블 머신러닝 모델입니다. 그래디언트 부스팅은 상대적으로 성능이 낮은 약한 예측 모델들을 순차적으로 추가하는 방식을 취합니다. 이를 통해 여러 모델(대개 결정 트리)의 장점을 결합하여 전체적인 예측 오차를 최소화합니다. 높은 정확도를 갖는 최종 예측은 여러 약한 모델이 학습한 결과를 평균해 도출됩니다. 그레이디언트 부스팅은 변수 간 복잡한 패턴과 상호작용을 처리할 수 있어 판매 관련 비즈니스 질문에 특히 유용합니다. 예를 들어, 과거 판매 데이터, 계절적 추세 및 기타 요소(경제 지표, 기상 패턴 및 소비자 수요 변화)를 분석하여 정확하고 신뢰할 수 있는 판매 예측값을 생성할 수 있습니다.