회귀분석에서 연속형 종속변수를 예측하는 방법

회귀분석에서 연속형 종속변수를 예측하는 주요 방법들

1. 선형 회귀 모델

• 단순선형회귀: 독립변수가 1개인 경우
• 다중선형회귀: 독립변수가 2개 이상인 경우
• 다항회귀: 독립변수의 차수를 높여 비선형 관계를 모델링

2. 비선형 회귀 모델

• 로지스틱 회귀
• 지수회귀
• 로그회귀
• 스플라인 회귀

3. 정규화 기법을 적용한 회귀

• Ridge(L2 정규화)
• Lasso(L1 정규화)
• Elastic Net(L1+L2 정규화)

4. 머신러닝 기반 회귀

• 결정트리 회귀
• 랜덤 포레스트 회귀
• XGBoost, LightGBM
• 서포트 벡터 회귀(SVR)

5. 딥러닝 기반 회귀

• 인공신경망(ANN)
• 순환신경망(RNN)
• 합성곱신경망(CNN)

각 방법은 데이터의 특성과 문제의 성격에 따라 선택적으로 사용된다.