지도학습 (Supervised Learning)

레이블이 있는 데이터로 학습

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1.1 회귀 (Regression)

연속적인 수치 예측

회귀 유형

  • 단순 선형 회귀 (Simple Linear)
  • 다중 선형 회귀 (Multiple Linear)
  • 다항 회귀 (Polynomial)
  • 비선형 회귀 (Non-linear)
  • 로지스틱 회귀 (Logistic) - 분류지만 회귀 기반
  • 분위수 회귀 (Quantile)
  • 베이지안 회귀 (Bayesian)

실제 문제 예시

  • 주택 가격 예측
  • 주식 가격 예측
  • 매출 예측
  • 온도 예측
  • 수요 예측

1.2 분류 (Classification)

범주형 라벨 예측

이진 분류 (Binary)

  • 스팸/정상 메일 분류
  • 양성/음성 진단
  • 고객 이탈 예측
  • 신용 승인/거부

다중 분류 (Multi-class)

  • 이미지 분류 (개/고양이/새)
  • 감정 분류 (긍정/중립/부정)
  • 손글씨 숫자 인식 (0-9)
  • 꽃 종류 분류

다중 라벨 분류 (Multi-label)

  • 영화 장르 분류 (액션+코미디+로맨스)
  • 의료 진단 (여러 질병 동시)
  • 기사 주제 태깅
  • 이미지 태그 추천

불균형 분류 (Imbalanced)

  • 신용카드 사기 탐지
  • 희귀 질병 진단
  • 제조업 불량품 검출
  • 네트워크 침입 탐지

1.3 서열 예측 (Ranking/Ordinal)

순서가 있는 범주 예측

예시

  • 검색 결과 순위화
  • 추천 시스템 순위
  • 평점 예측 (1-5점)
  • 학점 예측 (A-F)
  • 위험도 평가 (낮음/중간/높음)