회귀 & 분류

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1. 회귀(Regression)

예측하고 싶은 종속변수가 숫자일 때,
보통 회귀라는 머신러닝의 방법을 사용합니다.
레모네이드 예제가 바로 회귀를 이용한 것입니다.

그림을 다시 가져와봤습니다.

우리가 예측하고 싶은 1월 8일의 판매량은
어떤 형태의 데이터 인가요?

숫자입니다.

숫자를 예측하고 싶다면 회귀(regression)을 사용하면 됩니다.

[지도학습- 회귀 예시]

2. 분류 (Classification)

이전 예제에서 손톱을 깨무는 이미지들을 손톱이라는 이름으로 분류했던 것

그렇게 했더니 새로운 이미지가 나타났을 때
그것이 손톱인지, 정상인지를 분류할 수 있었습니다.

이것은 과거의 데이터를 통해서 배운다는 점에서 지도학습입니다.

그런데 결과가 숫자가 아니라
손톱, 정상과 같은 이름입니다.

이럴 때는 회귀를 사용하지 않습니다.
분류라는 방법을 이용해야 합니다.

이름, 혹은 문자를 예측하고 싶다면 분류(Classification)을 사용하면 됩니다!

[지도학습 - 분류 예시]

3. 양적데이터 & 범주형 데이터

• 양적 데이터
  • 숫자
  • 얼마나 큰지, 얼마나 많은지
• 범주형 데이터
  • 이름, 문자

4. 정리

• 지도학습
• 회귀, 분류
• 양적, 범주형
• 숫자, 문자