회귀와 분류 회귀 회귀는 연속적인 값을 예측하고 예측 변수와 목표 변수 간의 관계를 모델링하는 작업 주어진 입력 데이터와 목표 변수(또는 출력) 간의 관계를 학습하고, 이 관계를 사용하여 새로운 입력에 대한 연속적인 값을 예측 예를 들어, 주택 가격 예측, 주식 가격 예측, 온도 예측 등이 회귀 문제의 예 일반적인 회귀 알고리즘에는 선형 회귀, 다항 회귀, 결정 트리 회귀, 랜덤 포레스트 회귀가 있음 분류 분류는 데이터를 여러 범주 중 하나로 분류하는 작업 주어진 입력 데이터를 학습하여, 해당 입력이 어떤 범주에 속하는지 예측하는 모델을 만듭니다. 예를 들어, 이메일 스팸 여부 판단, 질병 진단, 손글씨 숫자 인식 등이 분류 문제의 예 분류 알고리즘에는 로지스틱 회귀, 결정 트리 분류, 랜덤 포레스트 분..
