인공지능의 세계에는 분류와 회귀라는 두 가지 일반적인 유형의 문제가 있다. 이 두 문제는 목적과 방법이 다르다. 이번 블로그에서는 분류와 회귀에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다.
| 구분 | 분류(Classification) |
회귀(Regression)
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| 목적 | 입력 데이터를 여러 클래스 또는 범주로 분류 |
입력 데이터의 값을 예측
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| 종속 변수 | 범주형 데이터 | 연속형 데이터 |
| 출력 | 라벨 또는 클래스 |
연속적인 값을 예측
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| 예시 | 이메일 분류, 감성 분석, 이미지 분류 |
주가 예측, 부동산 가격 예측, 소득 예측
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| 모델 | 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 |
선형 회귀, 다항 회귀, 서포트 벡터 머신
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| 평가 지표 | 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 |
평균 제곱 오차, 평균 절대 오차, R2 점수
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분류
분류는 입력 데이터를 여러 클래스 또는 범주로 분류하는 것이 목표인 문제의 유형입니다. 이는 일반적으로 레이블이 지정된 훈련 데이터를 기반으로 다른 클래스를 구별하는 방법을 배울 수 있는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수행된다.
분류 문제의 일반적인 예 중 하나는 전자 메일 스팸 탐지입니다. 이 경우 입력 데이터는 전자 메일 메시지이며, 목적은 스팸 또는 스팸이 아닌 것으로 분류하는 것입니다. 기계 학습 알고리듬은 각 전자 메일에 스팸 또는 스팸이 아닌 레이블이 지정된 전자 메일 데이터 세트에 대해 훈련될 것이다. 이 훈련 데이터를 기반으로 알고리듬은 보이지 않는 새로운 전자 메일을 스팸 또는 스팸이 아닌 것으로 분류하는 방법을 배울 수 있다.
분류 문제의 다른 예로는 감정 분석, 이미지 분류, 음성 인식이 있다.
분류에 사용되는 일반적인 알고리즘으로는 로지스틱 회귀 분석, 의사 결정 트리 및 랜덤 포리스트가 있습니다. 분류 문제에 대한 평가 지표에는 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수가 포함됩니다.
회귀
회귀는 입력 데이터를 기반으로 연속 값을 예측하는 것이 목표인 문제의 일종입니다. 이것은 일반적으로 입력 데이터와 출력 값 사이의 관계를 모델링하는 것을 배울 수 있는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수행된다.
회귀 문제의 한 가지 일반적인 예는 주가 예측이다. 이 경우 입력 데이터에는 과거 주가, 경제 지표 및 기타 관련 데이터 포인트가 포함될 수 있습니다. 이 입력 자료를 바탕으로 특정 종목의 미래 가격을 예측하는 것이 목표다.
회귀 문제의 다른 예로는 부동산 가격 예측, 소득 예측, 수요 예측 등이 있다.
회귀 분석에 사용되는 일반적인 알고리즘으로는 선형 회귀 분석, 다항식 회귀 분석, 지원 벡터 머신 등이 있다. 회귀 문제에 대한 평가 메트릭에는 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차 및 R2 점수가 포함됩니다.
결론
결론적으로, 분류와 회귀는 인공지능 세계에서 흔히 볼 수 있는 두 가지 유형의 문제이다. 분류는 입력 데이터를 여러 클래스 또는 범주로 분류하는 것을 포함하는 반면, 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 연속 값을 예측하는 것을 포함합니다. 두 가지 유형의 문제는 모두 기계 학습 알고리듬을 사용하여 해결할 수 있으며, 알고리듬과 평가 지표의 선택은 당면한 특정 문제에 따라 달라진다.
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