ML - 2. Supervised Learning (지도 학습) ⊃ 회귀,분류

Supervised Learning (지도학습)은 예측하는 값의 유형에 따라 크게 세 가지로 나눌 수 있다.

1. Regression Analysis (회귀 분석)

회귀분석(Regression Analysis)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이다. 예를 들어, 공부 시간에 따른 시험 점수를 예측하는 모델은 0~100점 사이의 연속형 변수를 측정하는 회귀분석(Regression Analysis)이다.

2. Binary Classification (이진 분류)

이진 분류(Binary Classification)는 분류 규칙에 따라 집합의 요소를 두 그룹으로 분류하는 방법이다.

예를 들어, 공부 시간에 따른 시험 합격, 불합격 결과를 예측하는 모델은 두 그룹으로 분류하는 이진 분류(Binary Classification)이다.

3. Multi-label Classification (다중 분류)

다중 분류(Muilti-label Classification)는 분류 규칙에 따라 집합의 요소를 여러 그룹으로 분류하는 방법이다.

예를 들어, 공부 시간에 따른 시험 등급(A, B, ..., F) 을 예측하는 모델은 여러 그룹으로 분류하는 다중 분류(Muilti-label Classification)이다.