statsmodels 라이브러리의 Logit vs sklearn의 LogisticRegression

statsmodels 라이브러리의 Logit 함수와 sklearn의 LogisticRegression 함수는 둘 다 로지스틱 회귀 분석을 수행할 때 사용되지만, 각각 다른 용도로 설계되었으며 여러 면에서 차이가 있습니다. 아래는 주요 차이점입니다.

 

1. 라이브러리의 목적

 

• statsmodels의 Logit 함수: 통계 분석을 위한 라이브러리로, 로지스틱 회귀를 포함해 통계적 모델에 대한 검증 및 해석을 위한 풍부한 통계 정보를 제공합니다.

• sklearn의 LogisticRegression: 머신러닝을 위한 라이브러리로, 로지스틱 회귀를 분류 모델의 일종으로 제공하며 예측 성능을 중심으로 설계되었습니다.

 

2. 사용 용도 및 결과 해석

 

• Logit: Logit 함수는 회귀 분석에 필요한 다양한 통계적 검정, 예를 들어  p -값, 신뢰 구간, AIC/BIC 등 통계적 해석에 필요한 상세 정보를 제공합니다. 일반적으로 경제학, 사회학, 의학 등 연구에서 데이터를 분석하고 결과를 해석하는 데 유용합니다.

• LogisticRegression: LogisticRegression은 모델의 성능을 최적화하고 정확한 예측을 목표로 하는 머신러닝용 도구입니다. 모델의 정확도나 ROC AUC와 같은 성능 평가 지표에 중점을 두고, 자동으로 데이터의 스케일링, 규제(Regularization) 등을 지원합니다.

 

3. 최적화 방법

 

• Logit: 기본적으로 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation)을 사용하여 최적화를 수행합니다. 추가로 최적화 알고리즘을 선택할 수 있지만, 대부분 통계적 가정 하에 모델이 훈련됩니다.

• LogisticRegression: 기본적으로 L2 규제(릿지 회귀)를 포함하며, 과적합을 방지하는 데 초점을 맞춥니다. solver 매개변수를 통해 lbfgs, liblinear, sag 등의 다양한 최적화 방법을 지원합니다. 머신러닝 환경에 맞게 최적화 알고리즘이 최적화되어 있습니다.

 

4. 규제(Regularization)

 

• Logit: 규제를 기본적으로 지원하지 않으며, 순수한 통계적 로지스틱 회귀에 가깝습니다. 규제가 없는 모델을 분석하고자 할 때 유용합니다.

• LogisticRegression: 규제를 기본으로 사용하여, penalty 매개변수를 통해 L1, L2 규제를 선택할 수 있습니다. 이는 특히 데이터 차원이 높고 과적합 가능성이 있는 머신러닝 문제에서 유리합니다.

 

5. 입력 데이터 형태

 

• Logit: pandas.DataFrame과 같은 형식으로 입력할 수 있으며, 결과를 해석하기 쉽도록 설계되어 있습니다. 데이터 열 이름이 모델의 결과에 그대로 반영됩니다.

• LogisticRegression: NumPy 배열이나 pandas.DataFrame을 입력으로 받을 수 있지만, 통계적 해석을 위한 자세한 결과를 제공하지 않으며, 머신러닝 파이프라인에서 사용하기 적합합니다.

 

요약

 

• statsmodels의 Logit: 통계적 분석과 해석에 적합하며, 연구 목적으로 상세한 통계 정보를 제공합니다.

• sklearn의 LogisticRegression: 머신러닝에서의 예측 성능을 최적화하는 데 중점을 두고 규제를 포함한 다양한 최적화 기능을 제공하여, 예측 모델링에 적합합니다.