<figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/00_pYqv4iL.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/01.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/02.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/03.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/04.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/05.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/06.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/07.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/08.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/09.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/10.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/11.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/12.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/13.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/14.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/15.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2073/16.jpg" alt="지도학습 회귀, 분류"></figure><hr><p style="text-align:justify;"><span style="background-color:#ffffff;color:#1d1c1d;">지도학습은 크게 회귀(regression)와 분류(classification) 두 가지로 나뉩니다. 회귀의 경우 예측하고 싶은 결괏값이 숫자일 때 사용하며, 온실가스 변화에 따른 지구 기온의 변화나 공기 중 평균 습도 변화에 따른 개화 시기 같은 것을 예로 들 수 있습니다. 마치 인과관계를 증명하는 것처럼 보이지만, 그보다는 ‘인과관계가 상정된 모델을 구현한다‘로 보는 것이 맞습니다.</span></p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;"><span style="background-color:#ffffff;color:#1d1c1d;">분류는 말 그대로 데이터들을 그룹화하여 나누는 것입니다. 이는 예측하고 싶은 결과가 어떤 종류에 가까운지를 알고 싶을 때 사용합니다. 예를 들어, 이메일의 문자열을 보고 어떤 메일이 스팸 메일인지 판별하는 모델을 만들 때나, X-RAY, MRI 등의 결과를 보고 종양이 양성인지 음성인지를 파악하는 모델을 만들 때에도 사용할 수 있습니다.</span></p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;"><span style="background-color:#ffffff;color:#1d1c1d;">한편 데이터 산업에서는 '숫자'라는 표현보다는 '양적'이라는 표현을 더 많이 사용합니다. 얼마나 크고 많은지를 의미하는 데이터라는 뜻입니다. 또한 '이름'보다는 '범주(카테고리)'라는 표현을 사용합니다.</span></p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;"><span style="background-color:#ffffff;color:#1d1c1d;">다시 개념을 간단히 정리해 보면 데이터에는 독립변수와 종속변수가 있으며, 이때 예측하고 싶은 종속변수가 숫자(양적 데이터)라면 회귀를 사용하고, 어떤 종류(범주)라면 분류를 사용하게 됩니다.</span></p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;"><strong>[쉽게 배우는 AI] 시리즈 보러 가기</strong></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1985/">1. 머신러닝이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1997/">2. 머신러닝 모델이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2004/">3. 데이터 산업과 직업</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2017/">4. 표와 데이터 셋</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2031/">5. 독립변수와 종속변수란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2043/">6. 상관관계와 인과관계</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2052/">7. 머신러닝의 분류</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2061/">8. 지도학습이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2073/">9. 회귀 vs 분류</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2086/">10. 비지도 학습의 군집화</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2098/">11. 연관 규칙 학습이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2111/">12. 비지도 학습의 목적</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2123/">13. 강화학습이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2139/">14. 머신러닝 수업을 마치며</a></p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;"><span style="background-color:#ffffff;color:#313131;"><원문></span></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://comicstack.io/classroom/471e035be8f4aed9b659c0be60ba621f"><span style="background-color:#ffffff;color:#3ba3c7;"><u>비전공자를 위한 AI 클래스 9화. 회귀 VS 분류</u></span></a></p><p style="text-align:justify;"><span style="background-color:#ffffff;color:#313131;"> </span></p><p style="text-align:center;"><span style="background-color:#ffffff;color:#999999;">요즘IT의 모든 콘텐츠는 저작권법의 보호를 받는 바, 무단 전재와 복사, 배포 등을 금합니다.</span></p>
