1.5 머신러닝의 모델 구분

머신러닝 전체 목차 - https://wondangcom.tistory.com/2769

목차

 

목표

• 회귀모델과 분류모델의 가장 큰 차이점인 예측대상이 연속형 숫자와 이산형 클래스 개념인 것을 정확히 이해하자.
• 종속 변수를 예측 할 때 회귀모델로 사용해야 할 지 분류모델로 선택해야 할 지 를 선택할 수 있는 힘을 키운다.

 

1.회귀모델이란?

회귀모델은 간단하게 말해서 뭔가를 예측하는 수학적인 방법이다.

예를 들어, 친구들이 자주 먹는 사탕의 양과 날씨를 가지고, 내일 사탕을 몇 개 더 사야 할지 예측한다고 생각해보자.

이런 예측을 도와주는 것이 바로 회귀모델이다.

이러한 회귀 모델은 데이터의 특성(feature)을 기반으로 하여 종속 변수(dependent variable)와 독립 변수(independent variable) 간의 관계를 모델링하는 데 사용된다.

※ y=ax + b 와 같이 어떤 값을 예측하는 경우 y(종속변수)는 x(독립변수)값에 따라 종속되는 값을 가진다

 

2.회귀모델의 종류

가장 간단한 형태의 회귀모델은 선형 회귀모델이다. 

선형 회귀모델은 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 가정한다. 

또한, 비선형 회귀모델도 있으며, 다항 회귀, 로지스틱 회귀 등이 있다.

 

3. 분류모델이란

분류모델은 간단하게 말해서 뭔가를 분류하는 수학적인 방법이다. 

예를 들어, 동물을 보고 포유류인지 조류인지 구분한다고 생각해보자. 

이런 분류를 도와주는 것이 바로 분류모델이다.

 

4. 분류모델의 종류

분류모델은 두개의 타깃을 분류하는 이진 분류(Binary Classification), 여러개의 타깃을 분류하는 다중클래스 분류(Multiclass Classification),비대칭분류(Imbalanced Classification) 등이 있다.

 

5. 요약

회귀모델과 분류모델의 가장 큰 차이점은 예측대상의 차이이다.

회귀모델은 연속형 값을 예측하는 것이고 분류모델은 이산형 클래스 레이블을 예측한다.

 

 

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