회귀식 예측: 결측값을 예측하는 가장 논리적인 방식

회귀식 예측

 

회귀식 예측은 결측값을 채우는 가장 정밀하고 논리적인 방법 중 하나입니다.
이 글에서는 회귀식 예측의 개념을 시작으로,
금융 데이터를 활용한 실무 적용 사례를 상세히 다룹니다.
장점과 한계는 물론, 평균·최빈값·다중 대체 방식과의 비교도 포함됩니다.
데이터 분석에서 예측값 이상의 통찰을 얻고 싶은 분께 권합니다.

1. 데이터의 공백, 수학으로 메우다

데이터 분석에서 결측값은 피할 수 없는 문제입니다. 누락된 응답, 센서 오류, 전송 문제 등 다양한 이유로 값이 비어 있는 상황은 자주 발생하죠. 이 공백을 어떻게 메우느냐에 따라 분석의 품질이 결정되며, 때론 전체 해석이 바뀌기도 합니다.

여러 대체 방식 중에서도 회귀식 예측은 가장 논리적이고 통계적으로 정밀한 접근으로 평가받습니다. 회귀 분석은 본래 변수 간 관계를 수식으로 모델링하는 기법인데, 이 원리를 응용하여 결측값을 예측할 수 있습니다. 즉, 비어 있는 값을 해당 관측치의 다른 변수들로부터 회귀식을 통해 추정해 채우는 방식입니다.

예를 들어, 학생들의 국어 점수가 결측 된 상황이라면 수학, 영어, 과학 점수를 기반으로 회귀식을 만든 뒤, 그 회귀 식으로 국어 점수를 예측해 대입하는 식이죠. 이는 단순히 평균이나 최빈값으로 채우는 방식과 달리, 관측값의 맥락을 반영한 ‘의미 있는 예측’이라는 점에서 주목할 만합니다. 특히 다중회귀분석에서는 여러 변수의 상호작용을 고려해 더 정교한 예측을 수행할 수 있어 실무 현장에서 유용하게 쓰이고 있습니다.

데이터를 단순화하지 않고, 숨겨진 패턴을 수학적으로 밝혀내는 도구로서 회귀식은 탁월한 가치를 가집니다. 많은 분석가들이 이 기법을 채택하는 이유는 바로 그 통계적 엄밀함과 해석 가능성에 있습니다. 하지만 실제로 적용하려면 몇 가지 조건을 갖춰야 합니다. 먼저 충분한 양질의 데이터가 필요하고, 예측에 쓰이는 독립 변수들 간에 지나친 다중공선성이 없어야 하며, 이상값 처리 또한 사전에 수행되어야 하죠.

2. 현장에서 느낀 회귀식 예측의 강점과 한계

제가 처음 적용했던 것은 한 금융기관의 대출 고객 데이터를 분석하던 프로젝트였습니다. 고객 소득 정보에 결측값이 있었고, 기존에는 평균값으로 일괄 처리하곤 했지만, 당시에는 보다 정확한 예측이 필요했습니다. 그래서 고객의 나이, 직업, 거주 지역, 대출 금액 등의 데이터를 기반으로 회귀식을 만들었고, 이 회귀식을 통해 소득을 예측해 채웠습니다.

결과는 꽤 만족스러웠습니다. 단순 대체 방식에 비해 예측의 정합성이 높았고, 이후 머신러닝 모델의 정확도 또한 개선되었습니다. 이처럼 데이터 간의 상관관계를 고려할 수 있어, 결측값 처리 이후에도 전체 데이터의 구조가 왜곡되지 않는다는 점이 강점입니다.

그러나 이 기법이 마법처럼 모든 문제를 해결해 주는 것은 아닙니다. 예측 모델을 구성하기 위해 선택한 독립 변수들이 오히려 잡음을 키울 수도 있고, 특정 변수의 영향력이 과도하게 강조되어 예측값이 실제 분포와 멀어지는 현상도 발생할 수 있습니다. 저희 프로젝트에서도 일부 고소득층 고객을 과소 예측하거나, 특정 지역에서 일괄적으로 동일한 소득 예측값이 반복되는 문제가 나타났습니다.

이후 팀에서는 변수 선택 절차를 다시 설계하고, 이상치 탐지를 포함한 사전 작업을 강화하여 회귀식의 품질을 개선할 수 있었습니다. 이런 경험을 통해 배운 것은, 하나의 완성된 기술이 아니라, 데이터와 분석 목적에 따라 유연하게 조정돼야 한다는 점이었습니다. 그리고 무엇보다 예측값이 아니라, 그 값을 만들어낸 과정을 설득력 있게 설명할 수 있어야 한다는 사실이죠.

어려운 과정이지만 열심히 집중해서 분석해 보고 예측해 보면서 더 좋은 방법이 없는지도 알아보면서 다음 탐구할 과제를 알아봅니다.

3. 회귀식 예측과 다른 대체 기법의 비교

이방법은 통계적으로 정밀한 접근이지만, 실행과 유지에는 많은 리소스와 판단이 요구됩니다. 다음은 다른 대표적인 결측값 대체 방법들의 비교입니다.

기법	기술 원리	적합 상황	주의할 점
회귀식 예측	변수 간 관계에 기반한 회귀식으로 예측	변수 간 상관관계가 높고, 분석 정밀도 요구 시	모델의 전제 조건 충족 필요, 계산 복잡도 높음
평균 삽입	전체 평균으로 채움	결측률 낮고, 빠른 처리 필요할 때	산포 감소, 예측 정밀도 낮음
최빈값 삽입	가장 자주 등장한 값으로 채움	범주형 변수 처리에 효과적	데이터 분포 왜곡 가능성
다중 대체	복수 모델 기반 예측값 평균	통계 분석 중심 연구에 적합	복잡하고 실행 시간 길 수 있음

이론적으로 매우 강력한 방법이지만, 사용자의 선택과 데이터 구조에 따라 결과가 극단적으로 달라질 수 있습니다. 모델의 복잡도를 단순히 기술적인 요소로만 이해해서는 안 되며, 그 속에 담긴 데이터 해석력, 변수 설계력, 비즈니스 맥락에 대한 이해까지 고려되어야 합니다.

데이터 분석의 본질은 수치를 ‘채우는 것’이 아니라, 그 수치가 담고 있는 관계와 의미를 찾아내는 일입니다. 회귀식 예측은 그 의미에 가장 근접하는 방법 중 하나이지만, 그것 역시 분석자의 해석력과 목적의식이 함께할 때 진정한 가치를 가집니다.

출처: 『Applied Regression Analysis』, 통계청 실무 가이드, Python statsmodels 공식 문서, 금융 분석 현장 사례 보고서