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이진 분류와 다중 분류의 차이를 묻는 질문일까요?

이 두개는 모델은 같고 평가지표에서 차이가 있어요!

"0과 1", "A와 B" 처럼 타겟 값이 2개인 경우 이진 분류

"A, B, C" 와 같이 타겟 값이 3개 이상인 경우 다중 분류

"기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기" 영상을 참고하셔도 좋습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

yeoun123님, 이진 분류와 다중 분류, 회귀 분석의 차이에 대해 이해하는 것은 중요하며, 각각의 문제에 따라 모델 선택과 그에 따른 코딩이 달라질 수 있습니다.

1. 이진 분류: 이 모델은 두 개의 클래스(예: 스팸 메일 여부) 중 하나로 분류하는 문제를 해결합니다. 파이썬의 사이킷런 라이브러리에서는 RandomForestClassifier, LogisticRegression과 같은 분류 모델을 사용하실 수 있습니다. 이진 분류에서는 예측값을 0 또는 1로 반환하거나, predict_proba 메소드를 통해 각 클래스의 확률을 반환할 수 있습니다.

2. 다중 분류: 여러 클래스가 있을 때 사용하는 모델입니다. 다중 분류와 이진 분류의 차이점은 클래스의 수이며, 다중 분류에서는 더 다양한 출력 클래스가 필요합니다. 하지만 코드 구조는 크게 다르지 않으며, 예측할 클래스의 수를 대비하여 이를 적절히 구분해주는 것이 중요합니다.

3. 회귀 분석: 연속형 값(예: 주택 가격, 주식 가격 등)을 예측하는 것이 목표입니다. RandomForestRegressor와 같은 회귀 모델을 많이 사용하며, 여기선 모델의 평가 지표도 분류와 다르게 설정됩니다.

yeoun123님의 이해를 돕기 위한 유사한 질문과 답변 링크는 아래에서 확인하실 수 있습니다:

• 작업형2 모의문제3: 이 질문에서는 모델 선택에 대한 기본적인 차이와 ‘predict’ 및 ‘predict_proba’의 사용에 대해 상세히 설명합니다.
  
• 작업형 2번 문제 질문!: 이진 분류에서 확률 예측과 결과 예측의 차이에 대해 설명된 질문입니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.