R - 포아송 회귀: 초보자 가이드

안녕하세요, 데이터 과학자 지망생 여러분! 오늘 우리는 R를 사용한 포아송 회귀의 세계에 흥미로운 여정을 떠납니다. 프로그래밍을 해 본 적이 없으시다고 걱정 마세요 - 저는 여러분의 친절한 가이드가 되겠습니다. 단계별로 함께 진행하겠습니다. 이 튜토리얼의 끝을 맺을 때, 여러분이 이룰 수 있는 것을 보고 놀라실 겁니다!

R - Poisson Regression

포아송 회귀는 무엇인가요?

코드로 들어가기 전에, 포아송 회귀에 대해 이해해 보겠습니다. 매일 받는 이메일의 수를 세어보세요. 어느 날은 5통을 받을 수도 있고, 다른 날은 10통이나 20통을 받을 수도 있습니다. 이런 종류의 수치 데이터는 우리가 포아송 분포라고 부르는 것을 따르는 경우가 많습니다. 포아송 회귀는 이러한 수치 데이터를 모델링하고 예측하는 데 도움을 줍니다.

R 시작하기

우선, R 환경을 설정해야 합니다. 아직 R를 설치하지 않으셨다면, R 프로젝트 웹사이트로 이동하여 다운로드하세요. 설치가 완료되면, RStudio(이용자 친화적인 R 인터페이스)를 열거나, 단순히 R을 열어도 됩니다.

포아송 회귀 모델 생성하기

이제 실제로 코드를 작성해 보겠습니다!

단계 1: 데이터 준비하기

먼저 샘플 데이터를 생성해 보겠습니다. 예를 들어, 온도에 따른 아이스크림 판매량을 연구해 보겠습니다.

# 샘플 데이터 생성
temperature <- c(20, 22, 25, 28, 30, 32, 35)
ice_cream_sales <- c(10, 15, 20, 30, 40, 50, 60)

# 데이터 프레임으로 결합
ice_cream_data <- data.frame(temperature, ice_cream_sales)

# 데이터 보기
print(ice_cream_data)

이 코드를 실행하면, 여러분의 데이터셋이 출력됩니다. 흥미롭죠? 우리는刚刚 첫 R 데이터 프레임을 생성했습니다!

단계 2: 포아송 회귀 모델 빌드하기

이제 포아송 회귀 모델을 생성해 보겠습니다:

# 포아송 회귀 모델 생성
poisson_model <- glm(ice_cream_sales ~ temperature,
family = poisson(link = "log"),
data = ice_cream_data)

# 모델 요약 보기
summary(poisson_model)

이를 해부해 보면:

glm()는 일반 선형 모델을 의미하며, 포아송 회귀는 이의 한 종류입니다.
ice_cream_sales ~ temperature는 R에게 아이스크림 판매량을 온도에 따라 예측하도록 지시합니다.
family = poisson(link = "log")는 우리가 포아송 회귀를 사용하고 있음을 지정합니다.

summary() 함수는 모델에 대한 많은 정보를 제공합니다. 이것이 복잡하게 보인다면 걱정 마세요 - 중요한 부분에 집중하겠습니다.

단계 3: 결과 해석하기

요약 출력의 "Coefficients" 섹션을 찾아보세요. 다음과 같은 것을 볼 수 있습니다:

Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.123456   0.123456   9.999   <2e-16 ***
temperature 0.098765   0.004321  22.857   <2e-16 ***

온도에 대한 "Estimate"는 온도가 1도 증가할 때 로그 아이스크림 판매량이 얼마나 증가하는지를 말합니다. 양수이면(예: 우리의 예제에서처럼) 아이스크림 판매량이 온도와 함께 증가함을 의미합니다. 이는 합리적이죠?

단계 4: 예측하기

이제 새로운 온도에 대한 아이스크림 판매량을 예측해 보겠습니다:

# 27°C의 온도에서 아이스크림 판매량 예측
new_temp <- data.frame(temperature = 27)
predicted_sales <- predict(poisson_model, newdata = new_temp, type = "response")
print(paste("27°C에서 예상된 아이스크림 판매량:", round(predicted_sales)))

이 코드는 27°C의 새로운 데이터 포인트를 생성하고, 우리의 모델을 사용하여 판매량을 예측하고 결과를 출력합니다.

결론

축하합니다! 여러분은 R에서 첫 번째 포아송 회귀 모델을 생성했습니다. 우리는 데이터 설정에서 예측까지 많은 내용을 다루었습니다. 연습이 완벽을 이루는 것을 기억하세요, 그러므로 자신의 데이터셋으로 실험하지 않으시면 안 됩니다.

여기 우리가 사용한 방법들의 빠른 요약입니다:

방법	설명
`data.frame()`	데이터 프레임 생성
`glm()`	일반 선형 모델 적합
`summary()`	모델 요약 제공
`predict()`	모델을 사용하여 예측

계속 탐구하고, 질문하고, 가장 중요한 것은 R를 즐기세요! 아이스크림 판매량을 예측하는 일을 직업으로 삼을지도 모릅니다. ?

미래의 데이터 과학자 여러분, 즐거운 코딩을 하세요!

Credits: Image by storyset