머신러닝 모델: 회귀와 분류의 기본 이해
2024. 1. 27.
1) 소개 머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 알고리즘의 집합입니다. 이 분야에서 두 가지 주요한 작업은 회귀(Regression)와 분류(Classification)입니다. 회귀는 연속적인 값을 예측하는 반면, 분류는 데이터를 미리 정의된 범주로 분류하는 작업입니다. 이 글에서는 머신러닝의 이 두 핵심 개념에 대해 깊이 있게 탐구해보겠습니다. 2) 본론 a. 회귀 모델의 개념과 사례 회귀의 기본 개념: 회귀 분석은 하나 또는 여러 개의 독립 변수와 연속적인 종속 변수 간의 관계를 모델링합니다. 예를 들어, 집의 크기와 가격 사이의 관계를 예측하는 경우가 이에 해당합니다. 회귀 알고리즘의 종류: 선형 회귀(Linear Regression)는 가장 기본적인 형태로, 데이터 포인트들이 선형..
