[혼공머신] Linear Regression

K-최근접 이웃의 한계

K-최근접 이웃 모델의 한계는 만약 새로운 샘플의 값이 Training_set의 범위를 벗어나면 엉뚱한 값을 예측할수 있습니다.

• 한번 알아보기 위하여 전에 사용한 데이터랑 모델을 준비해서 한번 돌려보겠습니다.

import numpy as np

perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0,
       21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7,
       23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5,
       27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 35.0, 36.5, 36.0, 37.0, 37.0,
       39.0, 39.0, 39.0, 40.0, 40.0, 40.0, 40.0, 42.0, 43.0, 43.0, 43.5,
       44.0])
perch_weight = np.array([5.9, 32.0, 40.0, 51.5, 70.0, 100.0, 78.0, 80.0, 85.0, 85.0, 110.0,
       115.0, 125.0, 130.0, 120.0, 120.0, 130.0, 135.0, 110.0, 130.0,
       150.0, 145.0, 150.0, 170.0, 225.0, 145.0, 188.0, 180.0, 197.0,
       218.0, 300.0, 260.0, 265.0, 250.0, 250.0, 300.0, 320.0, 514.0,
       556.0, 840.0, 685.0, 700.0, 700.0, 690.0, 900.0, 650.0, 820.0,
       850.0, 900.0, 1015.0, 820.0, 1100.0, 1000.0, 1100.0, 1000.0,
       1000.0])

• 전이랑 똑같이 데이터를 Training_set, Test_set로 나누고, 특성 데이터는 2차원 배열로 변환해서 학습시켜보겠습니다.

# Scikit-learn 훈련세트는 2차원 배열이여야 함으로, Numpy의 reshape method를 사용해서 2차원으로 봐꿔줌
from sklearn.model_selection import train_test_split

train_input, test_input, train_target, test_target = train_test_split(perch_length, perch_weight, random_state=42)

train_input = train_input.reshape(-1, 1) # 열이 하나, 남은 차원의 개수는 하나가 된다.
test_input = test_input.reshape(-1, 1)
print(train_input.shape, test_input.shape)

(42, 1) (14, 1)  #(42,1) - Training_set 배열, #(14,1) - Test_set 배열

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

knr = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3) # class 객체 할당

# k-최근접 이웃 회귀 모델을 훈련합니다.
knr.fit(train_input, train_target) # train, target 데이터 전달 & 훈련

# 학습시킨 모델을 사용해서 길이가 50cm인 농어의 무게 예측
print(knr.predict([[50]]))

[1033.33333333]

• 이 모델은 50cm의 농어의 무게를 1033g 정도로 예측 했다고 하지면, 실제로는 무게가 더 나간다고 합니다. 
• 그래서 한번 산점도 그래프를 만들어서 보겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 50cm 농어의 이웃을 구합니다.
distances, indexes = knr.kneighbors([[50]])

# 훈련 세트의 산점도를 그립니다.
plt.scatter(train_input, train_target)

# 훈련 세트 중에서 이웃 샘플만 다시 그립니다.
plt.scatter(train_input[indexes], train_target[indexes], marker='D')

# 50cm 농어 데이터
plt.scatter(50, 1033, marker='^')
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('weight')
plt.show()

• 여기서 길이가 50cm이고, 무게가 1,033인 농어는 세모 모양의 marker로 표시되었습니다. 그리고 근처에 있는 샘플들은 다이아몬드 모양의 marker로 표시되었습니다.
• 산점도 그래프를 보면서 알 수 있는것은 농어의 길이가 늘어날수록, 무게가 증가하는 경향이 있습니다.
• 그렇지만 여기서 사용한 k-최근접 알고리즘은 예측한 샘플 근처 샘플들의 무게를 평균하여 계산합니다. 한번 구해보겠습니다.

print(np.mean(train_target[indexes]))

1033.3333333333333

print(knr.predict([[100]]))

1033.3333333333333

• 보이시는것과 같이 100cm인 농어를 입력해도 무게는 같게 나오는것을 볼 수 있습니다. 이것은 새로운 샘플이 훈련 세트의 범위를 벗어나면 엉뚱한 값을 예측할 수 있다는것을 보여줍니다.
• 한번 더 그래프를 그려서 확인해 보겠습니다.

# 100cm 농어의 이웃 example
distances, indexes = knr.kneighbors([[100]])

# 훈련 세트의 산점도를 그립니다.
plt.scatter(train_input, train_target)

# 훈련 세트 중에서 이웃 샘플만 다시 그립니다.
plt.scatter(train_input[indexes], train_target[indexes], marker='D')

# 100cm 농어 데이터
plt.scatter(100, 1033, marker='^')
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('weight')
plt.show()

• 이런 그래프면.. 길이가 더 큰 농어가 와도 무게는 더 늘어나지 않도록 예측을 할것입니다.
• 그러면, K-최근접 이웃 알고리즘 말고 다른 알고리즘을 사용해서 모델을 만들어 보겠습니다.

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선형 회귀(Linear Regression)

선형회귀(Linear Regression) 알고리즘은 널리 사용되는 대표적인 회귀 알고리즘 입니다.
비교적 간단하고, 성능도 좋기 때문에 보통 처음 접하는 머신러닝 알고리즘중 하나입니다.

• 특징은 특성이 하나인경우 어떤 직선을 학습하는 알고리즘 입니다. 한번 Scikit-learn 을 이용해서 구현해 보겠습니다.
• Scikit-learn은 sklearn.linear_model 패키지 아래에 Linear Regression 클래스로 선형회귀 알고리즘을 구현해 놓았습니다.
• Scikit-learn의 모델 Class들은 훈련, 평가, 예측하는 Method 이름이 모두 동일합니다. 
• 즉, Linear Regression 클래스에도 fit(), score(), predict() Method가 있습니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

lr = LinearRegression()
# 선형 회귀 모델 훈련
lr.fit(train_input, train_target)

# 50cm 농어에 대한 예측
print(lr.predict([[50]]))

[1241.83860323]

• K-최근접 이웃 회귀를 사용했을때보다 50cm 농어의 무게를 더 높이 예측했습니다. 왜 이렇게 나왔는지 알아보겠습니다.
• 하나의 직선을 그릴려면, 기울기와 절편이 있어야 합니다. y = a * x + b 처럼 쓸 수 있습니다.
• 여기서는 x는 농어의 길이, y를 농어의 무게로 봐꿔서 해야합니다.

y = a * x + b, 농어무게(y) = a(기울기) * 농어길이(x) + b(y의 절편, y의 축과 만나는 값)

• 그러면, 과연 데이터에 잘맞는 a와 b가 뭘까요? Linear Regression 클래스가 찾은 a와 b는 lr 객체의 coef_ 와 intercept_ 속성에 저장되어 있습니다.

#scikit-learn 모델들은 데이터에서 학습한 값들을 저장할때, 다른 속성과 구분하기 위하여 '_' 추가
print(lr.coef_, lr.intercept_) # 모델 parameter들

[39.01714496] -709.0186449535474

• 한번 농어의 길이인 15cm부터 50cm 까지 직선으로 그려보겠습니다. 
• 직선을 그려보려면, 앞에서 구한 기울기 & 절편을 사용하여 (15, 15 X 39 -709), (50, 50 X 39 -709) 두 점을 이으면 됩니다.

# 훈련 세트의 산점도를 그립니다.
plt.scatter(train_input, train_target)

# 15~50까지 1차 방정식 그래프를 그립니다. [lr.coef_+lr.intercept_: 기울기 + 절편]
plt.plot([15, 50], [15*lr.coef_+lr.intercept_, 50*lr.coef_+lr.intercept_])

# 50cm 홍어 데이터
plt.scatter(50, 1241.8, marker='^')
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('weight')
plt.show()

• 한번 Training_set와 Test_set에 대한 R^2 점수를 확인해 보겠습니다.

# training이 최근접 이웃으로 했던 점수보다 낮아서 과소적합?
print(lr.score(train_input, train_target))

# training의 과대 적합일수도
print(lr.score(test_input, test_target))

0.9398463339976041
0.824750312331356

• Training_set와 Test_set의 점수가 조금 차이가 나는것을 볼 수 있습니다. 그렇다고 과대적합이 된것도 아니고, 전체적으로 모델이 과소적합이 되었다고 볼 수 있을것 같습니다. 근데 그것만 문제가 아닙니다. 그래프의 왼쪽 하단을 보면 무언가 이상한것을 알 수 있습니다.
• 그래프의 직선을 보면 왼쪽 아래로 내려가 있습니다. 산점도 그래프에서 보이는 데이터셋의 분포랑 비슷하지가 않죠. 이건 값이 음수로 떨어 질수도 있다는것을 의미합니다. 

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다항 회귀

다항 회귀는 x의 다항식으로 만들어서 하는 선형회귀 방식을 다항 회귀라고 합니다.

• 전에 선형회귀에서 사용했던 직선 보다는, 이 데이터셋들을 보면 최적의 곡선을 만들어서 봐야 할것 같습니다.

• 이런 곡선 그래프를 그리려면, 길이를 제곱한 항이 Training_set에 추가가 되어야 합니다.
• 이럴땐, Numpy를 사용해서 간단히 만들 수 있습니다. 한번 만들어 보겠습니다.

# 2차 방정식의 그래프를 그리기 위하여 길이를 제곱한 항을 training_set에 추가
# Numpy Broadcasting 적용
train_poly = np.column_stack((train_input ** 2, train_input))
test_poly = np.column_stack((test_input ** 2, test_input))

# 새롭게 만든 dataset 크기 확인
print(train_poly.shape, test_poly.shape)

(42, 2) (14, 2)

• Train_input ** 2 식에도 Numpy Broadcasting이 적용됩니다. 즉, train_input에 있는 모든 원소를 제곱합니다. 
• 원래 특성인 길이를 제곱하여 왼쪽 열에 추가를 해서 Training_set, Test_set 모두 열이 2개로 늘어났습니다.
• 이제 train_poly를 사용해서 선형 회귀 모델을 훈련하겠습니다. 여기서는 훈련세트에서 했던것 처럼 테스트 할때는 이 모델의 농어 길이의 제곱과 원래 길이를 넣어야 합니다.

# Model 다시 training
lr = LinearRegression()
lr.fit(train_poly, train_target) # train_target - 예측하고자 하는 농어의 무게 (변동 없음)

print(lr.predict([[50**2, 50]]))

[1573.98423528]

• 앞에서 훈련한 모델보다 더 높은 값을 예측했습니다. 이 모델이 훈련한 계수 & 절편을 출력해 보겠습니다.

print(lr.coef_, lr.intercept_)
# 제곱항을 2개 넣었기 때문에, 계수가 2개가 출력.[1.01433211 -21.55792498], 절편: 116.05021078278338

[ 1.01433211 -21.55792498] 116.05021078278338

무게 = a* 길이^2(x^2) + b * 길이(x) + c
모델은 이 그래프를 학습했습니다. 
무계 = 1.01 x 길이**2 - 21.6 x 길이 + 116.05

• 이런 방정식을 다항식이라고 부르며, 다항식을 사용한 선형 회귀를 다항 회귀(Polynomial regression)이라고 부릅니다.
• 한번 다항회귀를 적용한 산점도 그래프를 그러보겠습니다.

# 구간별 직선을 그리기 위해 15~50 까지 정수 배열을 만듭니다.
point = np.arange(15,50)

# 훈련 세트의 산점도를 그립니다.
plt.scatter(train_input, train_target)

# 15에서 50까지 2차 방정식 그래프를 그립니다.
plt.plot(point, 1.01*point**2 - 21.6*point + 116.05)

# 50cm 농어 데이터
plt.scatter([50], [1574], marker='^')
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('weight')
plt.show()

• 앞서, 단순 선형 회귀모델 보다 휠씬 나은 그래프가 그려졌습니다. 그러면 Training_set와 Test_set 의 R**2 점수를 평가하겠습니다.

print(lr.score(train_poly, train_target
print(lr.score(test_poly, test_target))

0.9706807451768623
0.9775935108325122

• Training_set와 Test_set의 점수가 크게 높아졌습니다. 그렇지만 여전히 Test_set점수가 Training_set 보다 점수가 더 높습니다. 과소적합이 아직 남아있는거 같습니다.

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Keywords

• 선형 회귀 는 특성과 타깃 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 선형 방정식을 찾습니다. 특성이 하나면 직선 방정식이 됩니다.
• 선형 회귀 가 찾은 특성과 타깃 사이의 관계는 선형 방정식의 계수 또는 가중치에 저장됩니다. 머신러닝에서 종종 기중치는 방정식의 기울기와 절편을 모두 의미히는 경우가 많습니다.
• 모델 파라미터는 선형 회귀가 찾은 가중치처럼 머신러닝 모델이 특성에서 학습한 파라미터를 말합니다.
• 다항 회귀는 다항식을 사용하여 특성과 타깃 사이의 관계를 나타냄니다. 이 함수는 비선형일 수 있지만 여전히 선형 회귀로 표현할 수 있습니다.

핵심 패키지와 함수

Scikit-learn

• LinearRegression은 사이킷런의 선형 회귀 클래스입니다.
• fit_intercept 매개변수를 False로 지정하면 절편을 학습하지 않습니다. 이 매개변수의 기본 값은 True입니다.
• 학습된 모델의 coef 속성은 특성에 대한 계수를 포함한 배열입니다. 즉 이 배열의 크기는 특성의 개수와같습니다. intercept_속성에는절편이 저장되어 있습니다.