회귀(Regression) 방법을 사용하여 결측치를 처리

회귀(Regression) 방법을 사용하여 결측치를 처리

 이 방법은 기본적으로 다른 변수들과의 관계를 통해 결측치가 있는 변수의 값을 예측하는데 중점을 둡니다.

연속형 데이터에 적합한 방법으로, 변수 간의 상관관계가 높을 때 예측 정확도가 높아집니다. 

회귀 방법으로 결측치 처리 과정은 다음과 같습니다:

1. 데이터 준비
결측치가 있는 변수를 종속변수로 설정합니다.
다른 변수들(결측치가 없는 변수들)을 독립변수로 설정합니다.

2. 데이터 분할
전체 데이터를 두 부분으로 나눕니다. 하나는 결측치가 있는 데이터셋이고 다른 하나는 결측치가 없는 데이터셋입니다.

3. 회귀 모델 학습
결측치가 없는 데이터셋을 사용하여 회귀 모델을 학습시킵니다. 이 과정에서 독립변수를 사용해 종속변수를 예측하는 모델을 생성합니다.

4. 결측치 예측
학습된 회귀 모델을 사용하여 결측치가 있는 데이터셋의 결측치를 예측합니다. 이 과정에서 독립변수의 값을 입력하여 예측값을 얻습니다.

5. 결측치 대체
예측된 값으로 결측치가 있는 데이터셋의 결측치를 대체합니다. 이렇게 함으로써 원래 데이터셋에서 결측치를 예측값으로 채워 넣게 됩니다.

예를 들어, 선형 회귀(Linear Regression) 모델을 사용하여 결측치를 처리하려면 다음과 같은 과정을 거칩니다.

데이터 준비: 결측치가 있는 변수 Y와 관련 변수 X1, X2 등을 준비합니다.
데이터 분할: 본 데이터셋에서 결측치가 있는 행과 없는 행으로 데이터를 분리합니다.
회귀 모델 학습: 결측치가 없는 데이터셋에서 변수 X1, X2 등을 사용하여 종속변수 Y를 예측하는 선형 회귀 모델을 학습시킵니다.
결측치 예측: 학습된 선형 회귀 모델을 사용하여 결측치가 있는 데이터셋의 결측치를 예측합니다.
결측치 대체: 예측된 값을 결측치가 있는 데이터셋에 할당하여 결측치를 처리합니다.

이렇게 회귀 방법을 사용하면 각 변수 간의 관계를 활용하여 결측치를 처리할 수 있으며, 특히 변수 간 상관관계가 높을 때 좋은 예측 성능을 발휘합니다.