파이토치를 이용한 선형회귀 실험

본 내용은 " 전기공학머신러닝 실험 3. 파이토치-선형회귀 예비보고서 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2025.02.11

문서 내 토픽

• 1. 선형회귀(Linear Regression)

  선형회귀는 종속변수와 독립변수 간의 선형관계를 모델링하는 통계적 기법입니다. 주어진 데이터에 가장 적합한 선형함수를 찾아 데이터의 패턴을 설명하고 새로운 데이터의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 경제학, 의학, 기계학습 등 다양한 분야에서 활용되며, 최소제곱오차(MSE)를 최소화하는 방향으로 가중치를 학습합니다. 선형성, 독립성, 등분산성, 정규성의 가정을 기반으로 하며, 간단하고 이해하기 쉬운 모델입니다.

• 2. 파이토치(PyTorch) 구현

  파이토치는 파이썬 기반의 딥러닝 프레임워크로, torch, torch.nn, torch.optim 모듈을 사용하여 선형회귀 모델을 구현합니다. nn.Linear 클래스로 모델을 정의하고, nn.MSELoss로 손실함수를, optim.SGD로 옵티마이저를 설정합니다. 학습 과정에서 예측값 계산, 손실 계산, 역전파를 통한 가중치 업데이트를 반복하여 모델을 학습시킵니다.

• 3. 선형회귀의 문제점과 한계

  선형회귀는 선형성 가정의 한계, 잔차의 독립성 가정 위반, 이상치의 영향, 다중공선성 문제, 과적합 등의 문제점을 가지고 있습니다. 데이터가 비선형적인 경우 적합하지 않으며, 독립변수들 간 상관관계가 높으면 모델의 신뢰도와 해석이 어려워집니다. 이상치가 있으면 모델 성능이 왜곡되고, 변수 수 증가 시 과적합으로 일반화 능력이 떨어질 수 있습니다.

• 4. 머신러닝 모델 학습 프로세스

  머신러닝 모델 학습은 데이터 준비, 모델 정의, 손실함수 정의, 옵티마이저 설정, 모델 학습, 평가의 단계로 진행됩니다. 학습 데이터를 텐서로 표현하고, 에포크를 반복하며 각 단계에서 예측값 계산, 손실 계산, 역전파를 통한 가중치 업데이트를 수행합니다. 학습된 모델의 가중치와 편향은 state_dict() 메서드로 확인할 수 있습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 선형회귀(Linear Regression)

  선형회귀는 머신러닝의 기초가 되는 가장 단순하면서도 강력한 알고리즘입니다. 종속변수와 독립변수 간의 선형 관계를 모델링하여 예측을 수행하는데, 이해하기 쉽고 해석 가능성이 뛰어나다는 점이 큰 장점입니다. 특히 데이터가 선형 관계를 따를 때 매우 효과적이며, 계산 비용이 낮아 대규모 데이터셋에도 적용 가능합니다. 다만 현실의 복잡한 비선형 관계를 표현하기에는 제한적이므로, 더 복잡한 모델로 확장하기 전의 기준점으로 활용하기에 적합합니다.

• 2. 파이토치(PyTorch) 구현

  파이토치는 동적 계산 그래프와 직관적인 API로 인해 딥러닝 구현에 매우 효율적인 프레임워크입니다. 선형회귀를 파이토치로 구현할 때 자동 미분(autograd) 기능이 그래디언트 계산을 자동으로 처리해주므로 개발자는 모델 구조에만 집중할 수 있습니다. 파이토치의 모듈화된 구조는 코드의 재사용성과 확장성을 높이며, 디버깅이 용이하다는 점도 큰 장점입니다. 학습 곡선이 완만하면서도 강력한 기능을 제공하여 초보자부터 전문가까지 널리 사용되고 있습니다.

• 3. 선형회귀의 문제점과 한계

  선형회귀는 데이터가 선형 관계를 따른다는 강한 가정에 의존하기 때문에, 비선형 패턴이 있는 실제 데이터에서는 성능이 저하됩니다. 이상치(outlier)에 민감하여 몇 개의 극단값이 전체 모델을 왜곡할 수 있으며, 다중공선성 문제로 인해 변수 간 높은 상관관계가 있을 때 불안정한 결과를 낳습니다. 또한 특성 간의 상호작용이나 비선형 관계를 자동으로 학습하지 못하므로, 복잡한 패턴을 포착하기 위해서는 수동으로 특성 엔지니어링을 수행해야 합니다.

• 4. 머신러닝 모델 학습 프로세스

  머신러닝 모델 학습은 데이터 준비, 모델 선택, 학습, 평가, 튜닝의 반복적인 프로세스입니다. 먼저 데이터를 수집하고 전처리하여 모델이 학습하기 좋은 형태로 변환하고, 적절한 모델 아키텍처를 선택한 후 손실함수와 최적화 알고리즘을 정의합니다. 학습 중에는 검증 데이터로 과적합을 모니터링하고, 학습 완료 후 테스트 데이터로 최종 성능을 평가합니다. 이 과정은 선형적이지 않으며 여러 번의 반복과 실험을 통해 최적의 모델을 찾아가는 과정입니다.