회귀모델 평가종류와 방법(케글,데이콘 등 데이터 분석)

 

회귀 모델을 평가하는 기준은 모델의 예측 정확도를 측정하고 모델의 품질을 평가하는 중요한 방법입니다. 아래에 회귀 모델을 평가하는 주요 기준과 각각의 평가 방법을 자세히 설명하겠습니다.

1. 잔차 분석 (Residual Analysis):

잔차는 실제 값과 모델의 예측값 간의 차이를 나타내는 오차입니다. 모델이 잘 맞을수록 잔차는 작아져야 합니다. 잔차 분석은 모델의 오차 구조를 확인하는 데 사용됩니다. 이상값, 비선형성, 등분산성과 같은 문제를 확인하고 수정할 수 있습니다.

 

2. 결정 계수 (R-squared):

결정 계수는 모델이 종속 변수의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표입니다. R-squared 값은 0과 1 사이에 있으며, 1에 가까울수록 모델이 데이터를 더 잘 설명합니다. 그러나 R-squared는 독립 변수의 수가 증가할수록 증가하기 쉽기 때문에 조정된 결정 계수(Adjusted R-squared)도 함께 고려해야 합니다.

 

3. 평균 제곱 오차 (Mean Squared Error, MSE):

MSE는 예측 값과 실제 값 간의 차이를 제곱한 후 평균을 내어 계산하는 지표입니다. 작은 MSE 값은 모델이 데이터를 정확하게 예측한다는 것을 나타냅니다.

 

4. 평균 절대 오차 (Mean Absolute Error, MAE):

MAE는 예측 값과 실제 값 간의 절댓값 차이를 평균한 지표입니다. MAE 역시 예측 오차의 크기를 측정하는 데 사용됩니다.

 

5. 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error, RMSE):

RMSE는 MSE의 제곱근 값으로, 예측 오차의 크기를 원래 데이터의 단위로 표시합니다. RMSE가 낮을수록 모델이 더 정확합니다.

 

6. F-검정 (F-Test):

F-검정은 회귀 모델의 통계적 유의성을 평가하는 데 사용됩니다. 모델의 전체 설명력과 특정 변수의 설명력을 비교하여 모델의 유의성을 평가합니다.

 

7. AIC와 BIC (Akaike Information Criterion, Bayesian Information Criterion):

AIC와 BIC는 모델 선택에 사용되는 정보 기준입니다. 이러한 기준은 모델의 복잡성과 예측 정확도를 고려하여 모델을 평가합니다. 작은 AIC 또는 BIC 값은 더 나은 모델을 나타냅니다.

 

8. 잔차 정규성 테스트:

잔차는 정규 분포를 따르는지 확인하기 위해 정규성 테스트를 사용하여 평가됩니다. 대표적인 정규성 테스트에는 샤피로-위키 검정(Shapiro-Wilk Test) 등이 있습니다.

 

9. 다중공선성 (Multicollinearity) 평가:

다중 공선성은 독립 변수 간의 강한 상관관계가 모델에 영향을 미치는 경우 발생합니다. VIF (Variance Inflation Factor)와 같은 지표를 사용하여 다중 공선성을 확인합니다.
회귀 모델을 평가할 때, 이러한 여러 가지 지표와 방법을 함께 고려하는 것이 중요합니다. 예측 정확도와 모델의 설명력을 동시에 고려하여 적절한 모델을 선택하고 개선할 수 있습니다.