[ML] 분류와 회귀

지도 학습에는 대표적으로 분류와 회귀 방법이 있습니다.

분류는 쉽게 말하면, 범주형 변수를 예측하는 것 입니다. 날씨에서 맑음, 흐림, 비를 예측하거나, 질병이 있음(1) 없음(0)을 예측하는 것, 숫자 판별(MNIST) 와 같은 사례들이 이에 속합니다.

분류 모델에는 0과1 2가지의 클래스로 분류되는 이진분류모델과 3가지 이상의 클래스로 분류되는 다항분류모델로 나뉩니다.

 

회귀는 쉽게 말해서, 연속형 변수를 예측하는 것이라 할 수 있습니다. 연속적인 숫자나 실수를 예측하는 것입니다. 날씨에서 기온을 예측하거나, 주식 가격 변동 예측을 하거나, 부동산 가격을 예측(보스턴 데이터셋) 등이 이에 속합니다.