회귀분석을 위한 설명변수 선택 방법 - 후진제거, 전진선택, 단계별 선택

오늘은 회귀분석에서 어떻게 적절한 설명 변수를 선택할 수 있는지 알아보려고 합니다. 모든 가능한 조합, 후진제거법, 전진선택법, 단계별 선택법, 이 네 가지 방법을 통해 데이터의 선택 방법을 알아보겠습니다.

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1. 모든 가능한 조합: 
이 방법은 데이터의 모든 변수 조합을 고려하여 회귀모델을 만드는 방식입니다. 하지만 변수가 많을수록 가능한 조합은 기하급수적으로 증가하므로 계산 비용이 높아집니다. 또한, 과적합의 문제가 발생할 수 있습니다.

2. 후진제거법: 
후진제거법은 모든 변수를 포함한 전체 모델에서 시작하여 가장 덜 유의미한 변수를 하나씩 제거하는 방법입니다. 제거 후에도 모델의 성능이 충분하지 않다면, 더 이상 유의미한 변수가 없을 때까지 반복합니다.

3. 전진선택법: 
전진선택법은 아무 변수도 포함하지 않은 모델에서 시작하여 가장 유의미한 변수를 하나씩 추가하는 방법입니다. 변수를 추가할 때마다 모델의 성능을 평가하고, 추가하는 변수가 미치는 영향을 고려합니다.

4. 단계별 선택법: 
단계별 선택법은 후진제거법과 전진선택법을 혼합한 방법으로, 변수를 추가하고 제거하는 과정을 번갈아가며 수행합니다. 이는 모든 가능한 조합을 고려하는 것보다 효율적이면서도 변수 선택의 다양한 측면을 고려합니다.

예시로 살펴보기
주택 가격을 예측하는 회귀모델에서 모든 가능한 조합을 사용하면 계산 비용이 매우 높아질 수 있습니다. 반면 후진제거법은 변수가 많은 경우에 효과적으로 사용될 수 있습니다. 전진선택법과 단계별 선택법은 계산 비용이 모든 가능한 조합에 비해 낮으면서도 성능을 향상시킬 수 있는 좋은 방법입니다.