- 분류 모델의 원리를 이해하고, 금융/헬스케어/제조업 등 다양한 실제 사례와 평가 방법을 종합적으로 익혀, 실무에 적용 1. 분류 모델 개요지도학습입력 데이터(특징, Feature)와 정답(Label)이 주어졌을 때, 모델이 정답을 예측하도록 학습하는 방식.회귀(연속값 예측)와 분류(범주 예측)의 차이점?분류의 정의목적데이터가 어느 범주(클래스)에 속하는지 예측ex. 스팸 메일 분류 (스팸/정상), 질병 여부 (양성/음성), 제조 공정 품질 (불량/정상) 등분류 문제를 해결하기 위해 자주 활용되는 알고리즘 : Logistic Regression, SVM분류 모델이 많이 쓰이는 이유1) 이진 분류 (양성/음성, 합격/불합격, 정상/불량 등)는 직관적이고 다양한 산업에서 필요2) 데이터 분석에서 가장 먼저..
