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분류 모델이 ‘범주(class)’를 예측하는 것이라면, 회귀(Regression) 모델은 연속적인 숫자 값을 예측하는 데 사용됩니다.
가격 예측, 수요 예측, 에너지 사용량 예측, 온도 예측, 매출 예측 등 거의 모든 산업 영역에서 회귀 문제는 필수적인 AI 분석 기법입니다.

이번 글에서는 회귀 문제의 정의, 대표 알고리즘, 평가 지표, 실전 구현 방법까지 통합적으로 다룹니다.

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1. 회귀 문제란 무엇인가?

회귀 모델은 데이터를 기반으로 숫자형 목표 변수(target) 를 예측합니다.
실제로 비즈니스에서는 범주형보다 연속형 예측이 더 많이 요구됩니다.

예시

입력 데이터 타겟 값

평수, 방 수, 위치	아파트 가격
고객 나이, 구매 횟수	예상 구매 금액
주가 과거 데이터	내일 종가 예측

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2. 회귀 문제의 주요 특징

• 출력값이 정해진 값이 아닌 연속적인 수치
• 과적합, 이상치(outlier)에 민감
• 전처리(스케일링, 이상치 제거, 다중공선성 해결)가 중요

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3. 대표 회귀 모델 종류

모델 특징 장점 단점

선형 회귀 (Linear Regression)	y = wx + b	해석력 뛰어남, 빠름	비선형 데이터에 약함
릿지 회귀 (Ridge)	L2 패널티 부여	과적합 방지	하이퍼파라미터 조정 필요
라쏘 회귀 (Lasso)	L1 패널티, 변수 선택 효과	모델 단순화	변수 제거 과도 가능
엘라스틱넷 (ElasticNet)	L1+L2 혼합	두 효과 조합	튜닝 필요
결정 트리 회귀 (Decision Tree)	조건 기반 예측	직관적, 빠름	과적합 심함
랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM	앙상블 기반	강력한 성능	해석력 낮음, 튜닝 필수
SVM 회귀 (SVR)	마진 기반 회귀	비선형 문제 대응	느리고 복잡
신경망 회귀	딥러닝 기반	복잡한 패턴 학습	데이터량, 연산 자원 요구 ↑

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4. 회귀 모델 실전 구현 (Scikit-learn)

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 평가
print(f"MSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred)}")
print(f"R2 Score: {r2_score(y_test, y_pred)}")

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5. 회귀 모델 평가 지표

지표 의미 주의사항

MAE (Mean Absolute Error)	평균 절대 오차	이상치 민감도 낮음
MSE (Mean Squared Error)	평균 제곱 오차	이상치 영향 ↑
RMSE	MSE의 제곱근	해석 직관적
R2 Score (결정계수)	1에 가까울수록 좋은 모델	과적합 시 과대평가 위험

실제 프로젝트에서는 RMSE와 R2 Score를 함께 사용하는 것이 일반적입니다.

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6. 회귀 모델 하이퍼파라미터 튜닝

• Ridge: alpha → 규제 강도
• Lasso: alpha
• RandomForestRegressor: n_estimators, max_depth
• XGBRegressor: learning_rate, max_depth, n_estimators

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

param_grid = {'n_estimators': [100, 200], 'max_depth': [3, 5, 7]}
grid = GridSearchCV(RandomForestRegressor(), param_grid, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)

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7. 회귀 문제 실전 적용 팁

• 이상치 제거 필수: 회귀 모델은 이상치에 매우 민감
• 변수 스케일링 필수: 특히 Regularized Linear Model, SVR 등에서는 StandardScaler 적용
• 다중공선성 해결: Variance Inflation Factor(VIF)를 통해 highly correlated 변수 제거
• 파생변수 생성: 변수 조합, 로그 변환, 날짜 변수 파생 등 활용

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결론: 회귀 문제는 데이터의 패턴을 읽는 힘

좋은 회귀 모델은 ‘데이터가 숫자를 어떻게 생성하는지’를 최대한 가깝게 모사합니다.
적절한 데이터 전처리 → 강건한 모델 설계 → 세밀한 튜닝 순으로 접근하는 것이 실전 분석가의 정석입니다.

다음 9화에서는 기존 머신러닝 기반 분석을 넘어,
앙상블 기법(Ensemble Learning)의 이론과 실습을 다룰 예정입니다.