회귀분석에서의 변수 선택법: 전진선택법, 후진소거법, 단계별 방법

 

회귀분석에서 변수 선택은 모델의 복잡성을 관리하고 예측 성능을 향상하는 중요한 단계입니다. 다음은 변수 선택을 위해 사용되는 세 가지 주요 방법인 전진선택법, 후진소거법, 그리고 단계별 방법에 관한 설명입니다.

1. 전진선택법 (Forward Selection):

개념: 전진선택법은 아무런 독립 변수도 포함하지 않은 상태에서 시작하여 가장 중요한 독립 변수부터 순차적으로 모델에 추가하는 방법입니다.

 

과정:
아무 독립 변수도 포함하지 않은 모델로 시작합니다.
모든 독립 변수를 하나씩 추가하고, 각 단계에서 가장 유의미한 변수를 선택합니다.
변수를 추가하는 단계를 반복하며 더 이상 유의미한 변수를 찾을 수 없을 때까지 진행합니다.

 

2. 후진소거법 (Backward Elimination):

개념: 후진소거법은 모든 독립 변수를 포함한 상태에서 시작하여 덜 유의미한 변수를 순차적으로 제거하는 방법입니다.

 

과정:
모든 독립 변수를 포함한 모델로 시작합니다.
각 단계에서 가장 덜 유의미한 변수를 제거합니다.
변수를 제거하는 단계를 반복하며 더 이상 제거할 변수가 없을 때까지 진행합니다.

 

3. 단계별 방법 (Stepwise Method):

개념: 단계별 방법은 전진선택법과 후진소거법을 혼합한 방법으로, 변수를 추가하거나 제거하는 단계를 번갈아가며 수행합니다.

 

과정:
아무 독립 변수도 포함하지 않은 모델로 시작합니다.
각 단계에서 유의미한 변수를 추가하거나 덜 유의미한 변수를 제거합니다.
변수를 추가하거나 제거하는 단계를 반복하며 최적의 모델을 찾습니다.
이러한 변수 선택 방법을 사용하여 모델을 개선하고, 불필요한 변수를 제거함으로써 모델의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 그러나 변수 선택은 주의 깊게 수행되어야 하며, 모델의 해석과 예측 성능을 함께 고려해야 합니다.