회귀 vs 분류 문제 완전 정복: 출력 형태부터 예시까지

딥러닝 문제를 푸는데 첫 걸음은 "이게 회귀야? 분류야?"부터 판단하는 것! 초보자도 바로 이해할 수 있게 출력 변수 기준으로 딱 정리해드립니다.

안녕하세요! 딥러닝 입문자라면 반드시 구분할 수 있어야 할 중요한 주제, 바로 회귀와 분류 문제의 차이점에 대해 정리해보았습니다. 저도 처음에 모델을 만들 때 어떤 손실 함수와 출력 구조를 써야 할지 헷갈렸던 경험이 있거든요. 이번 글에서는 다양한 예시와 함께 출력 변수의 구조까지 쉽게 설명해드릴게요.

목차

1. 회귀 문제란? 2. 분류 문제란? 2-1. 이진 분류 2-2. 다중 분류 2-3. 다중 레이블 분류 회귀 vs 분류 비교 요약

1. 회귀 문제란?

회귀 문제는 연속적인 수치 값을 예측하는 문제입니다. 출력값이 실수 형태로 나오기 때문에, 정답이 명확히 나뉘는 분류 문제와는 다릅니다.

• 출력 변수: 1개 이상의 연속 실수 값
• 손실 함수: 평균제곱오차(MSE), 평균절대오차(MAE) 등

예시	출력값
집값 예측	\$300,000 (단일 실수)
멀티 출력 회귀	여러 개의 실수 (ex. 집값, 유지비, 수리비 등)

2. 분류 문제란?

분류 문제는 미리 정의된 범주(Class) 중 하나 또는 여러 개를 예측하는 문제입니다. 출력값은 범주형이며, 분류 방식에 따라 이진, 다중, 다중 레이블로 나뉩니다.

• 출력 변수: 클래스 수에 따라 달라짐
• 손실 함수: 이진 크로스엔트로피, 범주형 크로스엔트로피 등

2-1. 이진 분류 (Binary Classification)

두 가지 클래스 중 하나를 예측하는 문제입니다.

• 출력 값: 1개의 확률 또는 0/1
• 예시: 스팸메일 분류 → 스팸(1) / 정상(0)

2-2. 다중 분류 (Multi-class Classification)

세 개 이상의 클래스 중 하나를 예측합니다.

• 출력 값: 클래스 수만큼 (One-hot encoding 또는 softmax)
• 예시: 숫자 분류 (0~9) → 출력 노드 수: 10

2-3. 다중 레이블 분류 (Multi-label Classification)

여러 클래스에 동시에 속할 수 있는 경우를 다룹니다.

• 출력 값: 각 클래스에 대해 0 또는 1 (이진 형식 N개)
• 예시: 영화 장르 예측 → 액션(1), 로맨스(0), 드라마(1)

회귀 vs 분류 비교 요약

정리하자면, 회귀와 분류는 출력 변수의 형태와 문제의 성격에 따라 완전히 다릅니다. 아래 표를 통해 핵심 차이점을 한눈에 정리해보세요!

항목	회귀 (Regression)	분류 (Classification)
출력 값 형태	연속적인 실수 값	클래스 라벨 (범주)
예시	집값 예측, 주가 예측	스팸 분류, 손글씨 인식
손실 함수	MSE, MAE	크로스엔트로피
출력층 활성화 함수	선형 (Linear)	시그모이드 / 소프트맥스

문제를 제대로 정의해야 올바른 모델 설계가 가능합니다. 모델보다 먼저 문제 유형을 확실히 파악해보세요!

Q 회귀 문제에도 소프트맥스 함수를 사용할 수 있나요?

회귀는 연속 값을 예측하므로 소프트맥스처럼 확률 분포를 출력하는 함수는 적합하지 않습니다. 보통 선형 활성화 함수를 사용합니다.

Q 이진 분류와 다중 분류의 출력층은 어떻게 다르나요?

이진 분류는 1개의 노드에 시그모이드 함수를, 다중 분류는 클래스 수만큼의 노드에 소프트맥스를 사용합니다.

Q 다중 분류와 다중 레이블 분류의 차이는 무엇인가요?

다중 분류는 하나의 클래스만 선택되며, 다중 레이블은 여러 클래스에 동시에 소속될 수 있습니다.

Q 회귀 문제도 분류 문제처럼 one-hot encoding을 사용하나요?

아니요, 회귀 문제는 수치 예측이므로 one-hot encoding이 필요하지 않습니다. 그것은 분류 문제에서 클래스 라벨 표현용으로 사용됩니다.

회귀와 분류 문제의 차이, 이제 확실히 감이 오셨나요? 어떤 문제를 풀고 있는지 제대로 이해해야 적절한 출력 구조와 손실 함수를 선택할 수 있어요. 처음에는 출력이 뭐가 다른지 헷갈릴 수 있지만, 예제를 통해 직접 모델을 만들어보면 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다. 궁금한 점이나 헷갈리는 개념이 있다면 댓글로 자유롭게 남겨주세요!