회귀와 분류

회귀

지도학습은 분류와 회귀와 분류로 나누어집니다 예측하고싶은 종속변수가 숫자일때 보통 회귀라는 머신러닝 방식을 사용합니다

그림에서 처럼 우리가 예측하고 싶은 1월 8일의 판매량은 어떤형태의 데이터인가요 바로 숫자입니다. 이럴떄 회귀를 사용합니다 앞으로 어떤문제를 만났는데 그문제에서 예측하고 싶다면 지도학습의 회귀로 해결해주세요 라고 요청하면됩니다. 공부를 직접하려면 지도학습에 회귀로 검색하면됩니다. 직접 스스로 해결하려면 지도학습 회귀라는 이름의 도구를 찾으면됩니다.

예시)

분류

이번에는 분류를 해보겠습니다 무엇인가를 분류한다는것은 어지럽혀있는 대상이 있을때 그것을 성격에 맞는 이름으로 구분해서 그룹화 시키는것을 그룹입니다 장난감을 장난감 수납장에 넣는것도 분류이고 바이러스를 검사한사람이 양성인지 음성인지 구분하는것도 분류입니다.

위의 사진처럼 손톱을 깨무는 이미지들을 손톱이라는 이름을 분류했을때 새로운이미지를 넣었을때 그것이 손톱인지 보통인지 분류할수 있습니다 이것이 지도학습인 이유는 1번째는 과거에 만든 데이터를 통해서 배우기 때문입니다 2번째 이유는 이 데이터가 독립변수와 종속변수로 이루어 져있다는 점입니다 여기서 사진은 독립변수이고 손톱과 정상같은 이름은 종속변수입니다. 즉 독립변수와 종속변수를 통해서 모델을 만드는 점에서 지도학습 입니다.

그런데 결과가 숫자가 아닌 손톱과 정상같은 이름일때 회귀를 사용하지 않고 분류라는 것을 사용해야합니다.

추측하고자 하는 결과가 이름 혹은 문자라면 전문가에게 지도학습은 분류로 해결해주세요 라고 말하시면됩니다. 공부를 하려면 지도학습 분류를 검색하면되고 스스로

하려면 지도학습 분류라는 이름의 도구를 찾으면됩니다.