scikit-learn을 사용하여 부동산 가격 예측하기 – 4) linear regression 사용법

scikit-learn을 사용하여 부동산 가격 예측하기 실험 시리즈 네번째 포스팅입니다.이제 본격적인 실험에 들어갑니다. 

기계학습을 할 경우 실험 과제의 특성(분류화, 클러스터링 등)와 데이터의 속성 및 복잡도, 사이즈에 따라 적합한 학습방법을 선택해야 합니다. 이 실험에서는 데이터 개수와 속성 개수가 적으면서 실제 예측값이 나와야 하므로 싸이킷런에서 제공하는 가장 간단한 알고리즘인 선형 회귀(linear regression) 알고리즘을 사용해 보겠습니다. 나중에 개별 매물 평가 실험에서는 부동산 실거래가 데이터를 사용하여 신경망을 사용한 더 복잡한 기계학습을 사용해보려고 합니다.

이전 포스팅 내용 요약

이전 포스팅에서 속성 소개, 데이터 분석에 대해서 완료했습니다. 그 중 데이터를 읽어와서 pandas dataframe으로 저장한 이후에 이어서 실험을 하겠습니다.

dropna 함수로 속성에 빈 값이 있는 데이터는 실험에서 제거하였습니다.

실험 데이터는 2017년도 이전의 데이터는 훈련 데이터 셋으로, 2017년 이상의 데이터는 테스터 데이터셋으로 구성을 했습니다. 일반적인 fold validation으로 실험데이터를 구성하지 않은 이유는 예측 실험에서는 과거 데이터로 최근의 데이터를 예측하는 것이 중요하다고 생각하였기 때문입니다. 나중에 소개드릴 로보리포트 시계열 예측 서비스에서는 다양한 방식으로 실험 데이터를 구성하도록 지원하고 있습니다.

X_train.shape : (6356, 16) 
X_test.shape : (196, 16)

속성 소개하기

전체 16개의 속성이며 훈련 셋 크기는 6356개, 테스트 셋 크기는 196개 입니다. 참고로 실험 속성은 지역코드, 년도, 월, 빌딩 타입(아파트, 빌라 등), 매매가격 지수, 금리, 환율, 미분양 데이터 등입니다. 자세한 내용은 아래 표를 참조해 주세요.
그리고 target 속성은 다음달 주택 매매가격지수(tradeprice_sido_n1)를 설정했습니다.

region_cd 지역코드(시도)
year 연도
month
building_type 부동산타입
tradeprice_sido 매매가격지수(시도)
construction_realized_amount 건설기성액(백만원)
cd
cd(91일물)

spirit_deposit_rate

정기예금금리
exchange_rate 환율
composite_stock_price_index 종합주가지수
economy_growth 경제성장률
exchequer_bond_three 채3년
household_loan_all 가계대출액(전국)
mortgage_all 주택대출액(전국)
numberofnosells 미분양 가구수(시도)
unsalenum_c 공사완료후 미분양(민간,시도)

실험을 하기 위해 우선 Linear Regression 패키지를 import 합니다. 선형 회귀 알고리즘(linear regression)은 주어진 데이터 집합에 대해 종속 변수 Y 와 설명 변수 X와의 선형 관계를 모델링합니다. 쉽게 이야기해서 아래와 같이 실험 데이터에 가장 근사하게 매치하는 직선을 그린다고 생각하면 됩니다. y절편은 이 직선이 y축과 만나는 점을 의미하며 LinearRegression 클래스의 intercept_ 속성에 그 값이 저장됩니다.

표현식은 아래와 같습니다. 이중에서 베타는 weight, 상관계수 라고도 불리며 각 속성의 영향도를 의미합니다. 실험이 끝나면 훈련이 끝난 모델의 coef_ 속성에 값이 저장됩니다. intercept_ 속성은 항상 실수 값 하나지만, coef_ 속성은 각 입력 특성에 하나씩 대응되는 Numpy 배열입니다. 16개의 속성이므로 coef_ 속성 배열 사이즈도 16이 될 것 입니다.

선형회귀 실험

LinearRegression 함수 인자의 문는 아래를 참고하세요.

fit_intercept는 y 절편을 계산할지에 대한 설정입니다. 데이터를 표현하는 식이 원점을 지나가는 선이 최적화된 선이 아니라면 기본적으로 사용하는 것이 좋습니다. normalize는 regressors X를 정규화 시킬 것인지에 대한 옵션입니다. n_jobs 는 모델 계산에 사용될 작업 개수를 의미합니다. 데이터 개수가 작아 None으로 설정했습니다.

Linear Regression test file accuracy:0.904775830424
Out[12]:
array([ 2.41360754e-06, -1.43348218e-01, -6.30260362e-03, -9.82386414e-03, 9.78713133e-01, -9.70551425e-09, 2.54192891e-01, -1.51807329e-01, 1.58985085e-05, 5.78284319e-04, 1.10692957e-01, -6.18784363e-02, -5.71178866e-06, 1.41955024e-05, -1.97553459e-05, -4.99848193e-06])

sklearn은 기본적으로 fit 함수를 사용하여 훈련 데이터 셋에서 모델을 생성합니다. 그리고 score 함수를 사용해서 생성된 모델의 성능을 확인하고 predict 함수로 테스트 셋의 예측값을 생성합니다. 이 세가지 함수는 알고리즘의 종류와 관계 없이 대부분의 알고리즘에 존재합니다.

Score 함수에서 리턴하는 값은 R2 이며 결정계수, R-Square,
coefficient of determination 로도 불립니다. 결정계수는 모델의 전반적인 성능을 0~1까지의 숫자로 알려줍니다. 종속 변수와 독립 변수와의 상관도가 높을 수록 값은 1에 가까워 집니다. 실험에서 나온 결정계수의 스코어는 0.90으로 그럭저럭 높은 예측값을 보여줍니다. 그리고 coef_ 변수에는 각 속성들의 상관계수 값이 들어있습니다. 상관계수는 -1 에서 1까의 값을 가지며 -는 음의 영향력, +는 양의 영향력을 의미합니다. 부호와 상관없이 숫자의 절대값은 영향력의 크기를 의미합니다.

위 코드에서 속성의 순서에 따라 결정계수의 값이 배열로 들어있긴 하지만 속성과 연관해서 확인하기는 힘들어서 한글 속성 이름으로 변경하고 절대값이 큰 순서로 정렬해서 pandas dataframe으로 다시 확인해 보았습니다.

당연한 결과이지만 해당 월의 매매가격 지수가 0.9로 매우 강한 양의 상관관계를 보이고 그외 단기 금리인 cd와 0.25의 약한 양의 상관관계, 정기예금금리와는 -0.15의 약한 음의 관계, 연도와는 -, 경제성장률은 +의 매우 약한 상관 관계를 보여주고 있습니다. 그 외 나머지는 0.1 이하의 값으로 크게 상관관계가 없어보입니다. 미분양 데이터가 상관관계가 적어보이는 것은 약간 의아하지만 바로 다음달의 매매가격지수를 예측했기에 그럴 수도 있을 것 같습니다. 어느정도 시차를 두고 영향을 끼치는 속성들은 3개월후, 6개월후, 1년후 등으로 예측 시기를 변경해서 실험을 해보는 것도 의미가 있을 것 같습니다.

실험 결과 해석하기

다음은 테스트셋의 실제 값을 x축으로 예측 값을 y축으로 그래프를 그려보겠습니다. 원칙적으로 모든 예측 값이 실제 값과 일치하면 직선이 나올 것이고 모델의 성능이 좋지 않을 수록 흩어진 점들을 볼 수 있을 것입니다. 해당 실험은 아래와 같이 어느정도 직선에 가까운 모습을 보입니다.

mse = sklearn.metrics.mean_squared_error(Y_test, Y_pred)
print(mse)


0.100838171768

그리고 실제 값과 예측 값의 mean squared error를 구해보았습니다. mean squared error는 오차의 제곱의 평균값을 계산한 값으로 숫자가 적을 수록 예측값과 실제 값의 차이가 적은 것을 의미합니다. 0.1의 값이 나왔습니다.

그럼 지금까지 부동산 가격에 영향이 있을 것 같은 속성들을 일부 골라서 선형 회귀로 다음달의 부동산 지수를 예측하는 실험을 해 보았습니다. 처음 작성하는 실험 포스팅이라 최대한 자세하고 쉽게 적으려고 노력을 해보았습니다. 다음 포스팅에서는 각 알고리즘에 대한 설명 및 실험 관련 속성들에 대해서 간략하게 적어보도록 하겠습니다. 포스팅 연재를 읽어주셔서 감사합니다.

참고로 해당 포스팅의 실험 결과는 로보리포트 사이트에 지속적으로 업데이트 될 예정입니다. 관심 있으신 분은 방문 부탁드립니다 +_+

https://land.roboreport.co.kr

읽을만한 글들

linear regression : https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html

https://medium.com/@haydar_ai/learning-data-science-day-9-linear-regression-on-boston-housing-dataset-cd62a80775ef

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