회귀 모델 4종 비교: Linear, Logistic, Random Forest, XGBoost

 

각 알고리즘 간략한 설명과 특징

 

 

Logistic Regression (로지스틱 회귀)

• 이진 또는 다중 분류 문제를 해결하는 모델로, 입력 데이터가 특정 클래스에 속할 확률을 예측함.
• 특징: 확률 값(0~1)을 출력하며, 선형적으로 구분 가능한 데이터에 적합하지만, 복잡한 비선형 패턴을 학습하는 데 한다

 

LinearRegression (선형 회귀) 

• 가장 기본적인 회귀 모델로, 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 가정함.
• 특징: 해석이 쉽고, 과적합(overfitting) 위험이 적지만, 데이터가 선형적이지 않으면 성능이 낮음.

 

RandomForestRegressor (랜덤 포레스트 회귀)

• 여러 개의 결정 트리를 앙상블 방식으로 조합하여 예측하는 모델.
• 특징: 비선형 관계를 잘 학습하며, 노이즈에 강하지만 계산량이 많고 해석이 어려움.

 

XGBRegressor (XGBoost 회귀)

• Gradient Boosting을 기반으로 한 고성능 앙상블 모델.
• 특징: 학습 속도가 빠르고 성능이 뛰어나며, 과적합 방지를 위한 정규화 기능이 내장됨.

 

 

 

회귀 모델 비교 표

모델	설명	특징	장점	단점
Linear Regression (선형 회귀)	입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 가정하는 기본 회귀 모델	해석이 쉽고 과적합 위험이 적음	연산이 빠르고 이해하기 쉬움	비선형 데이터에서는 성능이 낮음
Logistic Regression (로지스틱 회귀)	데이터가 특정 클래스에 속할 확률을 예측하는 분류 모델	확률 값(0~1) 출력, 선형적으로 구분 가능할 때 적합	계산 속도가 빠르고 해석 용이	비선형 데이터에서 성능이 떨어짐
Random Forest Regressor (랜덤 포레스트 회귀)	여러 개의 결정 트리를 조합하여 예측하는 앙상블 모델	비선형 관계를 잘 학습하고 노이즈에 강함	높은 정확도, 과적합 방지	연산량이 많고 해석이 어려움
XGBoost Regressor (XGBoost 회귀)	Gradient Boosting 기반의 고성능 회귀 모델	빠른 학습 속도와 강력한 성능, 과적합 방지 기능 내장	높은 예측 성능, 최적화 기능 우수	데이터가 많을수록 성능이 좋지만 파라미터 튜닝이 어려움

 

추가 비교

사용 목적	연속 값 예측 (회귀)	이진/다중 분류	회귀 예측	회귀 예측
복잡성	낮음	낮음	중간	높음
비선형 데이터 처리	불가능	제한적	가능	가능
과적합 방지	낮음	낮음	높음	매우 높음
연산 속도	빠름	빠름	보통	느림

 

 

결론:

• 단순한 선형 회귀 → Linear Regression
• 이진/다중 분류 문제 → Logistic Regression
• 비선형 데이터의 일반적인 회귀 문제 → Random Forest Regressor
• 최고의 성능을 원할 때 → XGBoost Regressor