[머신러닝 기초] 다중선형회귀 실습

 

 

 

 

 

 

 

✳️ 다중선형회귀 실습

다중선형회귀 : 단순선형회귀와 같은 개념이지만 독립변수 X가 여러개인 분석기법

 

앞 글에 단순선형회귀 실습에 이어서, tips 데이터들 중 범주형 데이터들을 이용해서 다중선형회귀를 실습해보도록 한다.

https://se0ehe.tistory.com/151

[머신러닝 기초] 단순선형회귀 실습

 

tips_df.head(3)

 

🤖 성별 데이터를 이용

범주형 데이터이기 때문에 encoding을 해줄 것이다.
직접 함수를 짜서 사용할 수도 있고 sklearn에서 제공하는 함수를 쓸 수 있다.
이번 실습에서는 직접 함수를 짜서 써보기!

# Female = 0 , Male = 1
def get_sex(x):
    if x == 'Female':
        return 0
    else:
        return 1

# apply로 매 행에 대하여 특정한 함수를 적용시키기
tips_df['sex_en'] = tips_df['sex'].apply(get_sex)
tips_df.head(3)

 

 

🤖 모델 설계도 가져오기

model_lr3 = LinearRegression()
X = tips_df[['total_bill', 'sex_en']]
y = tips_df[['tip']]  # 앞서 만들어진 것이 있어서 따로 할 필요는 없지만, 눈에 익히기 위해 써줘보았다.

 

 

🤖 학습하기

# 학습
model_lr3.fit(X, y)

 

 

🤖 예측값 계산하기

# 예측
y_pred_tip2 = model_lr3.predict(X)
y_pred_tip2[:5]

 

 

🤖 모델 평가

💟 MSE

# 단순선형회귀 mse : X변수 = '전체금액'
# 다중선형회귀 mse : X변수 = '전체금액', '성별'
print('단순선형회귀', mean_squared_error(y_true_tip, y_pred_tip))
print('다중선형회귀', mean_squared_error(y_true_tip, y_pred_tip2))

 

💟 R square

# 단순선형회귀 R square : X변수 = '전체금액'
# 다중선형회귀 R square : X변수 = '전체금액', '성별'
print('단순선형회귀', r2_score(y_true_tip, y_pred_tip))
print('다중선형회귀', r2_score(y_true_tip, y_pred_tip2))

 

처음 선형회귀모델에 비해 아주 조금 올랐다.
팁이라는 정보를 예측하기엔  전체금액과 성별이 선형적인 관계가 없다라고 이해할 수 있다.