기계 학습의 회귀 대 분류 설명

머신러닝의 핵심 축을 이루는 두 가지 중요한 영역은 바로 회귀와 분류입니다.

머신러닝을 처음 접하는 사람들에게 회귀 알고리즘과 분류 알고리즘을 구별하는 것은 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 이 두 알고리즘이 어떻게 작동하고 언제 사용해야 하는지를 정확히 이해하는 것은 예측의 정확도를 높이고 효과적인 의사 결정을 내리는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

이제 머신러닝이 무엇인지부터 알아보도록 하겠습니다.

머신러닝이란 무엇인가?

머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 통해 학습하고 스스로 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술입니다. 즉, 컴퓨터 모델이 주어진 데이터 세트에서 패턴과 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 훈련시키는 과정을 의미합니다.

머신러닝은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 세 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다.

지도 학습에서는 모델에게 입력 데이터와 그에 해당하는 정답(레이블)이 함께 제공됩니다. 모델은 이러한 레이블된 데이터를 통해 학습하고, 학습된 패턴을 기반으로 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하게 됩니다.

반면 비지도 학습에서는 모델에게 레이블된 데이터가 주어지지 않습니다. 대신, 모델은 주어진 데이터에서 스스로 패턴과 관계를 찾아내도록 학습됩니다. 이는 데이터 내에서 그룹이나 클러스터를 식별하거나 이상치 또는 비정상적인 패턴을 발견하는 데 활용될 수 있습니다.

강화 학습에서는 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 극대화하는 방법을 학습합니다. 즉, 모델은 환경으로부터 받는 피드백을 기반으로 의사결정을 내리도록 훈련됩니다.

머신러닝은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 사기 감지, 자율 주행 자동차 등 다양한 분야에서 응용되고 있으며, 많은 산업 분야에서 자동화 및 의사 결정 개선에 기여하고 있습니다.

본 글에서는 지도 학습에 속하는 분류와 회귀 개념에 초점을 맞춰 설명하고자 합니다. 그럼 시작해 볼까요!

머신러닝에서의 분류

분류는 주어진 입력에 대해 클래스 레이블을 할당하도록 모델을 학습시키는 머신러닝 기술입니다. 이는 지도 학습의 한 종류로, 모델이 입력 데이터와 해당 클래스 레이블이 포함된 레이블된 데이터 세트를 통해 훈련됨을 의미합니다.

모델은 입력 데이터와 클래스 레이블 간의 관계를 학습한 후, 이를 바탕으로 새로운 입력 데이터에 대한 클래스 레이블을 예측하는 것을 목표로 합니다.

분류에 사용될 수 있는 다양한 알고리즘으로는 로지스틱 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신 등이 있습니다. 알고리즘의 선택은 데이터의 특성과 모델의 원하는 성능에 따라 달라집니다.

분류의 일반적인 응용 분야에는 스팸 감지, 감성 분석, 사기 감지 등이 있습니다. 각 경우에서 입력 데이터는 텍스트, 숫자 값 또는 이 둘의 조합일 수 있으며, 클래스 레이블은 이진(예: 스팸 또는 스팸 아님) 또는 다중 클래스(예: 긍정, 중립, 부정적 감정)일 수 있습니다.

예를 들어, 제품에 대한 고객 리뷰 데이터 세트를 생각해 보겠습니다. 입력 데이터는 리뷰의 텍스트가 되고, 클래스 레이블은 평가(예: 긍정적, 중립적, 부정적)가 될 수 있습니다. 모델은 이러한 레이블된 리뷰 데이터 세트를 통해 학습한 후, 이전에 본 적 없는 새로운 리뷰의 등급을 예측할 수 있습니다.

머신러닝 분류 알고리즘 유형

머신러닝에는 다양한 유형의 분류 알고리즘이 존재합니다.

로지스틱 회귀

로지스틱 회귀는 이진 분류에 사용되는 선형 모델입니다. 이는 특정 사건이 발생할 확률을 예측하는 데 사용되며, 예측된 확률과 실제 관찰된 결과 간의 오차를 최소화하는 최적의 계수(가중치)를 찾는 것을 목표로 합니다.

이 과정은 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘을 사용하여 모델이 훈련 데이터에 가장 잘 부합할 때까지 계수를 조정함으로써 이루어집니다.

의사 결정 트리

의사 결정 트리는 특성 값을 기반으로 결정을 내리는 트리 구조의 모델입니다. 이 모델은 이진 분류와 다중 클래스 분류 모두에 활용될 수 있으며, 단순성과 뛰어난 해석력을 갖는다는 장점이 있습니다.

또한 의사 결정 트리는 빠르게 훈련하고 예측할 수 있으며, 수치 데이터와 범주 데이터를 모두 처리할 수 있습니다. 하지만 트리의 깊이가 깊고 복잡해질 경우 과적합될 가능성이 높다는 단점도 가지고 있습니다.

랜덤 포레스트 분류

랜덤 포레스트 분류는 여러 의사 결정 트리의 예측을 결합하여 보다 정확하고 안정적인 예측을 생성하는 앙상블 방법입니다. 이 방법은 개별 트리의 예측을 평균화하여 모델의 분산을 줄임으로써 단일 의사 결정 트리보다 과적합될 가능성이 낮습니다.

에이다부스트

에이다부스트는 훈련 세트에서 잘못 분류된 예제에 대한 가중치를 적응적으로 변경하는 부스팅 알고리즘입니다. 이는 주로 이진 분류에 사용됩니다.

나이브 베이즈

나이브 베이즈는 베이즈 정리에 기반한 확률적 분류기입니다. 베이즈 정리는 새로운 증거를 기반으로 사건의 확률을 업데이트하는 방법으로, 나이브 베이즈는 텍스트 분류 및 스팸 필터링과 같은 작업에 자주 사용됩니다.

K-최근접 이웃

K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘은 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 비모수적 방법입니다. 이 알고리즘은 가장 가까운 이웃들의 클래스를 기반으로 데이터 포인트를 분류합니다. KNN은 단순성과 구현의 용이성 등의 장점을 가지고 있으며, 수치 데이터와 범주 데이터를 모두 처리할 수 있고, 기본적인 데이터 분포에 대한 가정을 하지 않는다는 특징도 있습니다.

그라디언트 부스팅

그라디언트 부스팅은 순차적으로 훈련되는 약한 학습자들의 앙상블입니다. 각 모델은 이전 모델의 오류를 수정하려고 시도하며, 이 방법은 분류와 회귀 모두에 사용될 수 있습니다.

머신러닝에서의 회귀

머신러닝에서 회귀는 하나 이상의 입력 변수(예측 변수 또는 독립 변수라고도 함)를 기반으로 종속 변수를 예측하는 것이 목표인 지도 학습의 한 유형입니다.

회귀 알고리즘은 입력과 출력 간의 관계를 모델링하고, 이 관계를 기반으로 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 회귀는 연속형 및 범주형 종속 변수 모두에 사용될 수 있습니다.

일반적으로 회귀의 목표는 입력 변수를 기반으로 출력을 정확하게 예측할 수 있는 모델을 구축하고 입력 변수와 출력 간의 기본적인 관계를 이해하는 것입니다.

회귀 분석은 경제, 금융, 마케팅, 심리학 등 다양한 분야에서 서로 다른 변수 간의 관계를 이해하고 예측하는 데 사용됩니다. 이는 데이터 분석 및 머신러닝의 필수 도구이며 예측, 추세 식별, 데이터 이면의 메커니즘 이해에 활용됩니다.

예를 들어, 간단한 선형 회귀 모델에서 목표는 집의 크기, 위치, 기타 특징을 기반으로 집값을 예측하는 것일 수 있습니다. 이때 집의 크기와 위치는 독립 변수가 되고, 집값은 종속 변수가 됩니다.

모델은 해당 가격과 함께 여러 주택의 크기와 위치를 포함하는 입력 데이터로 훈련됩니다. 모델이 훈련되면 크기와 위치에 따라 주택 가격을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

머신러닝 회귀 알고리즘 유형

회귀 알고리즘은 다양한 형태를 가지며, 각 알고리즘의 활용은 속성 값의 유형, 추세선의 패턴, 독립 변수의 개수와 같은 매개변수에 따라 달라집니다. 일반적으로 많이 사용되는 회귀 기법은 다음과 같습니다.

선형 회귀

선형 회귀는 일련의 특징을 기반으로 연속 값을 예측하는 데 사용되는 간단한 선형 모델입니다. 이는 데이터를 선에 맞춰 특징과 대상 변수 간의 관계를 모델링하는 데 사용됩니다.

다항 회귀

다항 회귀는 곡선을 데이터에 맞추는 데 사용되는 비선형 모델입니다. 이는 관계가 선형이 아닐 때 특징과 대상 변수 간의 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 다항 회귀는 종속 변수와 독립 변수 간의 비선형 관계를 포착하기 위해 선형 모델에 고차 항을 추가하는 아이디어를 기반으로 합니다.

릿지 회귀

릿지 회귀는 선형 회귀에서 과적합을 처리하는 선형 모델입니다. 이는 모델의 복잡성을 줄이기 위해 비용 함수에 페널티 항을 추가하는 정규화된 선형 회귀 버전입니다.

서포트 벡터 회귀

서포트 벡터 머신(SVM)과 마찬가지로, 서포트 벡터 회귀(SVR)는 종속 변수와 독립 변수 사이의 마진을 최대화하는 초평면을 찾아 데이터를 맞추려는 선형 모델입니다.

그러나 분류에 사용되는 SVM과 달리, SVR은 클래스 레이블이 아닌 연속 값을 예측하는 것을 목표로 하는 회귀 작업에 사용됩니다.

올가미 회귀

올가미 회귀는 선형 회귀에서 과적합을 방지하는 데 사용되는 또 다른 정규화된 선형 모델입니다. 이는 계수의 절대값을 기준으로 비용 함수에 페널티 항을 추가합니다.

베이지안 선형 회귀

베이지안 선형 회귀는 베이즈 정리에 기반한 선형 회귀에 대한 확률적 접근 방식입니다. 베이즈 정리는 새로운 증거를 기반으로 사건의 확률을 업데이트하는 방법입니다.

이 회귀 모델은 데이터가 주어진 모델 매개변수의 사후 분포를 추정하는 것을 목표로 합니다. 이는 모델 매개변수에 대한 사전 분포를 정의한 다음, 베이즈 정리를 사용하여 관찰된 데이터를 기반으로 분포를 업데이트함으로써 수행됩니다.

회귀 vs 분류

회귀와 분류는 지도 학습의 두 가지 유형이며, 모두 입력 기능 세트를 기반으로 출력을 예측하는 데 사용됩니다. 하지만 이 둘 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

학습 리소스

머신러닝 개념을 이해하기 위한 최고의 온라인 리소스를 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 회귀와 분류에 대한 최고의 머신러닝 과정을 추천하기 위해 신뢰할 수 있는 플랫폼에서 제공하는 인기 있는 과정을 조사했습니다.

#1. Python의 머신러닝 분류 부트캠프

Udemy 플랫폼에서 제공되는 이 과정에서는 결정 트리, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신을 포함한 다양한 분류 알고리즘과 기술을 다룹니다.

이 과정에서는 과적합, 편향-분산 트레이드오프, 모델 평가와 같은 주제도 학습할 수 있습니다. 또한 sci-kit-learn 및 pandas와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 머신러닝 모델을 구현하고 평가하는 방법을 배울 수 있습니다. 따라서 이 과정을 시작하려면 기본적인 Python 지식이 필요합니다.

#2. Python의 머신러닝 회귀 마스터 클래스

이 Udemy 과정에서는 트레이너가 선형 회귀, 다항 회귀, 올가미 및 릿지 회귀 기술을 포함한 다양한 회귀 알고리즘의 기본 및 핵심 이론을 다룹니다.

이 과정을 마치면 회귀 알고리즘을 구현하고, 다양한 핵심 성과 지표를 사용하여 훈련된 머신러닝 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

마무리

머신러닝 알고리즘은 많은 애플리케이션에서 매우 유용하며, 다양한 프로세스를 자동화하고 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 통계 기법을 사용하여 데이터에서 패턴을 학습하고, 이러한 패턴을 기반으로 예측이나 결정을 내립니다.

머신러닝 알고리즘은 대량의 데이터로 학습할 수 있으며, 사람이 수동으로 수행하기 어렵거나 시간이 오래 걸리는 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

각 머신러닝 알고리즘에는 강점과 약점이 있으며, 알고리즘 선택은 데이터의 특성과 작업 요구 사항에 따라 달라집니다. 해결하고자 하는 특정 문제에 대해 적절한 알고리즘 또는 알고리즘 조합을 선택하는 것이 중요합니다.

잘못된 유형의 알고리즘을 사용하면 성능이 저하되고 예측이 부정확해질 수 있으므로, 문제에 적합한 알고리즘 유형을 선택하는 것이 중요합니다. 어떤 알고리즘을 사용해야 할지 확신이 없다면 회귀 알고리즘과 분류 알고리즘을 모두 시도해 보고 데이터 세트에서 성능을 비교해 보는 것이 도움이 될 수 있습니다.

이 글이 머신러닝에서 회귀와 분류를 학습하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 상위 머신러닝 모델에 대해 알아보는 데 관심을 가질 수도 있습니다.