02. (지도학습)_Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀)

 

 

 

 

2. Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀)¶

 

 

원-핫 인코딩¶

 

In [1]:

import pandas as pd

 

In [2]:

dataset = pd.read_csv('../data/MultipleLinearRegressionData.csv')

X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values

dataset.head()

 

Out[2]:

	hour	absent	place	score
0	0.5	3	Home	10
1	1.2	4	Library	8
2	1.8	2	Cafe	14
3	2.4	0	Cafe	26
4	2.6	2	Home	22

 

In [19]:

X, y

 

Out[19]:

(array([[1.0, 0.0, 0.5, 3],
        [0.0, 1.0, 1.2, 4],
        [0.0, 0.0, 1.8, 2],
        [0.0, 0.0, 2.4, 0],
        [1.0, 0.0, 2.6, 2],
        [1.0, 0.0, 3.2, 0],
        [0.0, 1.0, 3.9, 0],
        [0.0, 1.0, 4.4, 0],
        [1.0, 0.0, 4.5, 5],
        [0.0, 0.0, 5.0, 1],
        [0.0, 0.0, 5.3, 2],
        [0.0, 0.0, 5.8, 0],
        [0.0, 1.0, 6.0, 3],
        [0.0, 0.0, 6.1, 1],
        [0.0, 1.0, 6.2, 1],
        [1.0, 0.0, 6.9, 4],
        [0.0, 0.0, 7.2, 2],
        [1.0, 0.0, 8.4, 1],
        [0.0, 1.0, 8.6, 1],
        [0.0, 1.0, 10.0, 0]], dtype=object),
 array([ 10,   8,  14,  26,  22,  30,  42,  48,  38,  58,  60,  72,  62,
         68,  72,  58,  76,  86,  90, 100], dtype=int64))

 

In [4]:

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ct = ColumnTransformer(transformers=[('encoder', OneHotEncoder(drop='first'), [2])], remainder='passthrough')
X = ct.fit_transform(X) # 범주형 데이터를 변환하고 학습
X

# remainder='passthrough' 범주형 데이터 외에 나머지는 그대로 유지
# remainder='drop' : 변환되지 않은 열들을 삭제

# 1 0 : Home
# 0 1 : Library
# 0 0 : Cafe

 

Out[4]:

array([[1.0, 0.0, 0.5, 3],
       [0.0, 1.0, 1.2, 4],
       [0.0, 0.0, 1.8, 2],
       [0.0, 0.0, 2.4, 0],
       [1.0, 0.0, 2.6, 2],
       [1.0, 0.0, 3.2, 0],
       [0.0, 1.0, 3.9, 0],
       [0.0, 1.0, 4.4, 0],
       [1.0, 0.0, 4.5, 5],
       [0.0, 0.0, 5.0, 1],
       [0.0, 0.0, 5.3, 2],
       [0.0, 0.0, 5.8, 0],
       [0.0, 1.0, 6.0, 3],
       [0.0, 0.0, 6.1, 1],
       [0.0, 1.0, 6.2, 1],
       [1.0, 0.0, 6.9, 4],
       [0.0, 0.0, 7.2, 2],
       [1.0, 0.0, 8.4, 1],
       [0.0, 1.0, 8.6, 1],
       [0.0, 1.0, 10.0, 0]], dtype=object)

 

 

단순 선형 회귀 y = mx + b¶

다중 선형 회귀 y = b + m1x1 + m2x2 + mnxn....¶

 

 

다중공선성(Multicollinearity)이란?¶

다중공선성은 하나의 변수를 다른 변수로 예측할 수 있는 경우 발생합니다. 즉, 어떤 변수들이 서로 완전히 또는 부분적으로 상관관계를 가지면, 모델이 이들 간의 상관성을 해석하기 어려워집니다. 예를 들어, 세 가지 범주를 모두 인코딩하면 해당 열의 값을 합산하여 마지막 범주를 예측할 수 있는 상황이 생기므로 다중공선성이 발생합니다.

예시:

Apple과 Banana 열이 0이면, Orange 열은 자동으로 1이어야 합니다. 이는 모델이 하나의 변수를 다른 변수들로 예측할 수 있게 만들므로 다중공선성을 유발합니다.

drop='first'의 역할: drop='first' 옵션은 이 문제를 방지하기 위해 원-핫 인코딩 시 첫 번째 범주를 제거합니다. 즉, 첫 번째 범주는 자동으로 나머지 범주에 의해 유추될 수 있으므로 굳이 포함하지 않아도 됩니다. 위 예시에서 'Apple'을 제거한 후 원-핫 인코딩하면 다음과 같이 변환됩니다:

 

 

데이터 세트 분리¶

 

In [5]:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

 

 

학습 (다중 선형 회귀)¶

 

In [6]:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

 

Out[6]:

LinearRegression()

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예측 값과 실제 값 비교 (테스트 세트)¶

 

In [7]:

y_pred = reg.predict(X_test)
y_pred

 

Out[7]:

array([ 92.15457859,  10.23753043, 108.36245302,  38.14675204])

 

In [8]:

y_test

 

Out[8]:

array([ 90,   8, 100,  38], dtype=int64)

 

 

1. reg.coef_은 각 독립 변수의 기여도를 나타내며, 모델이 학습한 변수 간의 관계를 보여줍니다. reg.coef_에서 절대값이 클수록 해당 독립 변수가 종속 변수에 더 큰 영향을 미칩니다. 계수의 부호(양수/음수)는 변화 방향을 나타낼 뿐, 영향력의 크기는 절대값을 기준으로 판단합니다.
2. reg.intercept_는 모든 독립 변수가 0일 때 예측되는 종속 변수의 값입니다.

 

In [9]:

reg.coef_
# ('Home', 'Library', 공부시간, 결석)
# 'Cafe' 가 drop 됐음으로 'Cafe' 가 기준이 되어 나머지 데이터가 그에 대한 비교로 나타남
# 'Cafe' 의 회귀계수는 0임

 

Out[9]:

array([-5.82712824, -1.04450647, 10.40419528, -1.64200104])

 

In [10]:

reg.intercept_

 

Out[10]:

5.365006706544733

 

 

모델 평가¶

 

In [11]:

reg.score(X_train, y_train) # 훈련 세트

 

Out[11]:

0.9623352565265528

 

In [12]:

reg.score(X_test, y_test) # 테스트 세트

 

Out[12]:

0.9859956178877445

 

 

다양한 평가 지표 (회귀 모델)¶

 

 

1. MAE (Mean Absolute Error) : (실제 값과 예측 값) 차이의 절대값
2. MSE (Mean Squared Error) : (실제 값과 예측 값) 차이의 제곱
3. RMSE (Root Mean Squared Error) : (실제 값과 예측 값) 차이의 제곱에 루트
4. R2 : 결정 계수

R2 는 1에 가까울수록, 나머지는 0에 가까울수록 좋음

 

In [13]:

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
mean_absolute_error(y_test, y_pred) # 실제 값, 예측 값 # MAE

 

Out[13]:

3.225328518828811

 

In [14]:

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mean_squared_error(y_test, y_pred) # MSE

 

Out[14]:

19.90022698151514

 

In [15]:

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False) # RMSE

 

 

C:\Users\ysh\anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\metrics\_regression.py:483: FutureWarning: 'squared' is deprecated in version 1.4 and will be removed in 1.6. To calculate the root mean squared error, use the function'root_mean_squared_error'.
  warnings.warn(

Out[15]:

4.460967045553591

 

In [16]:

from sklearn.metrics import r2_score
r2_score(y_test, y_pred) # R2

 

Out[16]:

0.9859956178877445