회귀(Regression)와 분류(Classification)

회귀(Regression)와 분류(Classification)는 머신 러닝의 두 가지 주요 문제 유형입니다. 이 두 가지 문제는 데이터의 특성과 목표에 따라 모델을 학습시키는 방식이 다릅니다. 다음은 회귀와 분류의 주요 차이점을 설명한 내용입니다.회귀 (Regression)정의회귀는 연속적인 숫자 값을 예측하는 문제입니다. 목표 변수(종속 변수)는 연속적이며, 모델의 출력도 연속적인 값입니다.예시주택 가격 예측주식 시장 예측날씨 예측 (온도, 강수량 등)특정 시간 동안의 매출 예측알고리즘 예시선형 회귀 (Linear Regression)다항 회귀 (Polynomial Regression)릿지 회귀 (Ridge Regression)라쏘 회귀 (Lasso Regression)서포트 벡터 회귀 (Support..
ML 2024. 5. 28. 23:01
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