[머신러닝] 04. 지도학습 (supervised learning)

강좌 출처

아래 링크의 강좌를 학습한 내용입니다.

머신러닝1 - 지도학습 Supervised Learning
머신러닝1 - 회귀 VS 분류

지도학습

가지고 있는 과거의 데이터에 독립변수(원인)와 종속변수(결과)가 있을 때는 지도학습을 이용할 수 있다.

지도학습 = 역사

• 지도학습: 과거의 데이터를 학습하여 결과를 예측
• 역사: 과거에 있었던 사건들이 원인과 결과로 기록되어 있는 것
  • 역사를 알면 어떤 사건이 있을때 어떤 일이 일어날지 예측이 가능

지도학습의 예시

지도학습의 과정

과거의 데이터를 학습하여 미지의 데이터를 예측 가능한 모델을 만들어 낸다.

지도학습의 모델

만들어낸 모델을 이용하여 미지의 데이터를 예측해낸다.

회귀 vs. 분류

지도학습은 크게 회귀와 분류 두 가지로 나뉜다.

회귀 (regression)

• 예측하고 싶은 종속변수가 숫자일 때 보통 회귀를 사용한다.

분류 (classification)

• 예측하고 싶은 종속변수가 이름 혹은 문자라면 분류를 사용한다.

양적 데이터 (Quantitative) vs. 범주형 데이터 (Categorical)

각각 회귀의 종속변수는 양적 데이터, 분류의 종속변수는 범주형 데이터라고 부른다.