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분류문제3

종속변수로 구분하는 회귀 vs 분류 문제 – 연속변수·이산변수 완벽 이해하기 머신러닝을 처음 접할 때 가장 먼저 마주하는 질문 중 하나는 "이 문제는 회귀 문제일까, 분류 문제일까?"입니다. 그 해답의 핵심은 바로 **종속변수(타깃 변수)** 에 있습니다. 종속변수가 연속변수인지, 이산변수인지에 따라 문제 유형과 사용하는 알고리즘이 완전히 달라지기 때문이죠. 이번 글에서는 지도학습에서 **회귀 vs 분류 문제의 차이점**을 종속변수의 관점에서 이해하고, 어떤 경우에 어떤 모델을 써야 하는지 정리해봅니다.📚 목차1. 지도학습과 종속변수란?2. 회귀 문제의 종속변수: 연속변수3. 분류 문제의 종속변수: 이산변수 또는 범주형4. 회귀 vs 분류 문제 비교 정리표5. 마무리 요약1. 지도학습과 종속변수란?지도학습(Supervised Learning)은 **입력(X)** 과 **정답(Y.. 2025. 4. 6.

분류 문제의 필수 공식: 교차 엔트로피 손실 함수 완벽 이해 왜 분류 문제에서 비용 함수로 '교차 엔트로피'를 쓸까요? 수식과 개념을 간단명료하게 정리해드립니다.안녕하세요! 오늘은 분류 문제를 다룰 때 거의 무조건 등장하는 '교차 엔트로피(Cross-Entropy)' 손실 함수에 대해 이야기해보려 해요. 저도 처음 딥러닝 공부할 때 "왜 분류 문제에는 MSE가 아닌 교차 엔트로피를 쓰지?" 라는 의문을 가졌었거든요. 이 글에서 그 이유를 확실히 알려드릴게요.목차왜 교차 엔트로피를 사용할까? 다중 분류용 수식 이진 분류용 수식 MSE와의 비교 요약 및 실전 팁왜 교차 엔트로피를 사용할까?분류 문제에서는 모델이 각 클래스에 대한 '확률'을 출력합니다. 그 확률이 실제 정답과 얼마나 일치하는지를 측정하는 데 가장 적합한 손실 함수가 바로 교차 엔트로피입니다.출력층이 소.. 2025. 3. 27.

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.목차1. 회귀 문제란? 2. 분류 문제란? 2-1. 이진 분류 2-2. 다중 분류 2-3. 다중 레이블 분류 회귀 vs 분류 비교 요약1. 회귀 문제란?회귀 문제는 연속적인 수치 값을 예측하는 문제입니다. 출력값이 실수 형태로 나오기 때문에, 정답이 명확히 나뉘는 .. 2025. 3. 27.

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