728x90
수치 예측, 범주 예측 (분류)
다변량 데이터에서 X와 Y가 있을 때 Y(정답)의 값이 어떠한 성질을 보이냐 에 따라 수치 예측 인가? 범주 예측 인가?가 나뉘게 된다.
- 연속형 데이터 (Regression) : 데이터 자체를 숫자로 표현
- 가격, 길이, 압력, 두께 ….
- 범주형 데이터 (Classification) : 숫자로 표시할 수 없는 데이터
- (양품/불량), (정상/비정상)
수치 예측 예제
수치 예측은 아래 좌측 이미지와 같이 이뤄져 있을 때 가장 정답에 근접한 선이 무엇인가? 에 따라 모델이 결정되고 아래 우측 이미지와 같이 x 값이 들어왔을 때 y의 값을 산출하게 된다.
범주 예측
범주 예측은 예를 들어 양품과 불량 두 가지의 경우가 있을 때, 과연 새로운 노란색 점이 들어왔을 때 어떤 범주에 포함이 되는가? 를 산출하는 모델이다.
참고
김성범[ 소장 / 인공지능공학연구소 ], https://youtu.be/FfUHRuUxQiY
728x90
'Machine Learning > A·I' 카테고리의 다른 글
선형회귀모델 (0) | 2022.08.15 |
---|---|
머신러닝 모델 프로세스 (0) | 2022.08.14 |
머신러닝, 인공지능이란? (0) | 2022.08.12 |
에러, fastai book import error (2) | 2022.03.31 |
Axis 에 따른 인덱스 선별 기준 (0) | 2022.03.19 |