[머신러닝] 회귀(Regression) / 분류(Classification)

회귀(Classification)와 분류(Classification)는 지도학습의 목적이다.

(지도학습과 비지도학습의 차이는 학습시키기 위해 답을 주느냐 안주느냐이다.)

 

지도학습은 훈련데이터를 모델화하여 A라는 데이터에 대해 정확한 출력을 예측하는 것이다.

 

 분류(Classification)

텍스트를 입력했을 때 그것이 어떠한 class에 속하는지 예측하는 것이다.

예를들면, 고양이와 개의 이미지를 보고 어떤 class에 속하는지 분류할 수 있다.

 

회귀(Regression)

회귀는 예측값이 연속적인 숫자 float형태인 문제들을 해결하는데 사용한다.

예를들면, 여러가지 feature들을 가지고 특정 지역의 땅값을 예측할 수가 있다. 

 

즉, 출력에 연속성이 있고, 연속된 수중에 어느 부분이 될 것인지에 대해 예측하는 것이며

확률을 예측하는 것이 아니다.