회귀 분석(Regression)은 기계 학습과 통계학에서 널리 사용되는 기초적인 기법으로, 종속 변수(타겟)와 하나 이상의 독립 변수(입력 특성) 간의 관계를 모델링합니다. 회귀는 연속적인 값을 예측하는 데 사용되며, 입력값의 변화가 출력값에 어떤 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다.
이러한 특성 덕분에, 다양한 산업에서 예측 분석의 기반 기술로 활용되고 있습니다.

주요 특징:

• 연속형 출력값 예측
회귀는 카테고리 분류가 아닌, 실수형 값을 타겟으로 합니다.

• 다양한 회귀 기법
선형 회귀(Linear Regression), 다항 회귀(Polynomial Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression – 분류에 사용됨) 등이 있습니다.

• 높은 해석 가능성
특히 선형 회귀 모델은 직관적이고 투명한 해석이 가능하여 실무에서 선호됩니다.

• 기본 가정 존재
선형성, 오차의 정규성, 변수 간 독립성 등의 모델 전제 조건이 따릅니다.

• 오차 최소화 전략
평균제곱오차(MSE), 평균절대오차(MAE) 등 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습합니다.

AI 및 데이터 과학에서의 주요 활용 사례:

• 매출 예측
과거 데이터를 기반으로 향후 매출 흐름을 예측합니다.

의료 진단 보조
질병 진행률, 환자의 위험 요소 등 의학적 수치 예측에 사용됩니다.

• 부동산 가격 분석
위치, 면적, 주변 시설 등을 기준으로 주택 가격을 예측합니다.

• 금융 시장 분석
주가, 시장 흐름, 신용 점수 등 수치 기반 금융 모델링에 활용됩니다.

• 마케팅 분석 및 캠페인 성과 예측
고객 생애 가치(LTV), 광고 캠페인의 성과 예측에 활용됩니다.

• 환경 예측 모델링
기후 변화, 오염 수치, 에너지 사용량 등을 예측합니다.

• 제조 품질 관리
제품 결함 가능성이나 생산 오류를 사전에 예측합니다.

중요성

회귀 기반 예측 모델은 다양한 산업의 데이터 분석과 전략 수립의 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다.
변수 간의 정량적 관계를 이해할 수 있고, 비즈니스 인사이트와 의사결정에 직접적으로 기여합니다.
비록 복잡한 딥러닝 모델이 대두되고 있지만, 회귀 분석은 여전히 높은 효율성과 해석력을 갖춘 기본이자 필수 도구로 널리 사용되고 있습니다.