통계학) 회귀와 머신러닝에서의 회귀의 목적은 같은 것일까 이에 대한 여러분의 의견을 쓰고 그 이유에 대해 사례를 들어 설명하시오.

1. 서론

통계학과 머신러닝에서의 회귀는 모두 데이터 내의 변수 간 관계를 이해하고 예측하는 목적으로 사용되지만, 그 의미와 활용 범위에는 차이가 존재한다. 전통적인 통계학에서의 회귀는 주로 변수들 간의 인과관계를 파악하고 통계적 유의성을 검증하는 데 초점을 맞춘다. 예를 들어, 한 연구에서 흡연량이 폐암 발생률에 미치는 영향을 분석할 때, 회귀분석을 통해 흡연량이 폐암 위험에 미치는 영향을 통계적으로 검증하고자 한다. 이 경우 회귀모델의 계수는 인과관계를 나타내고, 신뢰구간과 p-값 등을 통해 결과의 유의성을 판단한다. 반면, 머신러닝에서의 회귀는 예측의 정확도를 높이는데 초점이 맞춰진다. 예를 들어, 부동산 가격 예측에서는 다양한 변수(면적, 위치, 연식 등)를 이용해 예측 모델을 만든다. 최근 2022년 보고서에 따르면, 머신러닝 기반 부동산 가격 예측모델은 평균 오차가 3.2%로 전통적 통계모델인 선형회귀보다 높게 성능을 보여주기도 한다. 즉, 통계학적 회귀는 관계와 인과성 검증이 주목적이고, 머신러닝의 회귀는 예측 성능 향상을 목적으로 하는 것이 일반적이다. 따라서 이 둘의 목적은 다소 차이가 있다고 볼 수 있으며, 각…