오차행렬1 [머신러닝/딥러닝] 분류와 회귀, 평가지표 머신러닝의 지도학습은 크게 분류와 회귀로 나뉜다. 간단하게 정리하면 예측하려는 타깃값이 범주형 데이터라면 '분류'문제, 수치형 데이터면 '회귀'문제다. 분류(Classification) : 어떤 대상을 범주에 구분해 넣는 작업 머신러닝에서 분류는 피처에 따라 어떤 대상을 유한한 범주(타깃값)으로 구분하는 방법이다. 여기서 중요한 점은 타깃값, 즉 예측하려는 값이 범주형 데이터라는 것이다. 분류 문제는 크게 이진분류와 다중분류로 나뉜다. 이진분류: 타깃값이 두 개 다중분류: 타깃값이 세 개 이상 범주형 데이터 범주형 데이터는 객관식 문제와 같이 선택지가 있는 값이다. 개와 고양이를 구분하는 문제, 스팸 메일과 일반 메일을 구분하는 문제, 검사 결과가 양성인지 음성인지 구분하는 문제 등 유한한 선택지 중 하.. 2022. 9. 18. 이전 1 다음
