회귀, 분류

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1. 문제를 통해서 확인할 수도 있고

2. 평가지표를 통해서 확인할 수도 잇어요~ 분류와 회귀 평가지표는 달라요!

3. 분류이지만 0과 1이 아니라 A, B일수도 있고, 이진분류가 아니라 다중분류일때는 A, B, C와 같이 카테고리가 여러게일 수 있어요

분류는 100과 200 값 사이에 새로운 값이 존재할 수 없지만, 회귀는 100과 200사이에 101, 102 등 수 많은 값이 존재할 수 잇어요

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이민규님의 질문에 대해 답변드리겠습니다.

회귀 문제와 분류 문제를 구별하는 기준에 관해 궁금하신 것으로 보입니다. 귀하의 질문에 대한 답변은 두 가지 주요 요소, 즉 평가 방법과 타겟 데이터의 형태를 통해 이루어집니다.

1. 평가 방법을 통한 판단: 일반적으로 평가 방법이 지정되어 있을 경우, 해당 평가 지표를 통해 문제 유형을 추론할 수 있습니다. 예를 들어, f1 score, roc auc와 같은 평가 지표는 분류 문제를 평가하기 위한 지표입니다. 반면에 rmse(Root Mean Square Error)나 mse(Mean Squared Error) 같은 지표는 회귀 문제에 사용됩니다.

2. 타겟 데이터 형태를 통한 판단: 타겟 데이터가 이산값, 예를 들어 0과 1과 같은 레이블로 구성된 경우, 이는 분류 문제입니다. 분류 문제는 데이터를 미리 정의된 레이블로 구분하는 것과 관련이 있습니다. 반면, 타겟 데이터가 연속형 숫자값으로 표현되는 경우(예: 집 가격, 온도 등), 이는 회귀 문제로 간주됩니다. 회귀 문제는 주어진 독립 변수에 대한 연속적인 타겟 변수의 값을 예측하는 것입니다.

다음은 이와 관련된 몇 가지 답변 링크입니다:

• “작업형2 회귀문제인지, 분류문제인지 어떻게 판별하는 지 궁금합니다.”에서는 주어진 문제가 회귀 문제인지 분류 문제인지 판별하는 방법에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 평가 지표와 타겟 변수의 형태를 기준으로 문제 유형을 결정하는 방법이 설명되어 있습니다.

• “작업형2에서 언제는 분류모델을 써야하고 언제는 회귀모델을 써야할까요?!”에서도 유사한 질문에 대해 지식공유자님이 분류와 회귀 모델의 선택 기준에 대해 설명해주셨습니다.

정리하자면, 문제가 회귀인지 분류인지를 판단하는 데는 주로 평가 방법과 타겟 데이터의 형태를 모두 고려합니다. 평가 지표를 통해 문제 유형을 추론할 수 있으며, 타겟 데이터가 이산적 레이블인 경우 분류 문제로, 연속적인 값인 경우 회귀 문제로 접근합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.