๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ

์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜2

์ข…์†๋ณ€์ˆ˜๋กœ ๊ตฌ๋ถ„ํ•˜๋Š” ํšŒ๊ท€ vs ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ – ์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜·์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜ ์™„๋ฒฝ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ์ฒ˜์Œ ์ ‘ํ•  ๋•Œ ๊ฐ€์žฅ ๋จผ์ € ๋งˆ์ฃผํ•˜๋Š” ์งˆ๋ฌธ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋Š” "์ด ๋ฌธ์ œ๋Š” ํšŒ๊ท€ ๋ฌธ์ œ์ผ๊นŒ, ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์ผ๊นŒ?"์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ ํ•ด๋‹ต์˜ ํ•ต์‹ฌ์€ ๋ฐ”๋กœ **์ข…์†๋ณ€์ˆ˜(ํƒ€๊นƒ ๋ณ€์ˆ˜)** ์— ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜๊ฐ€ ์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜์ธ์ง€, ์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜์ธ์ง€์— ๋”ฐ๋ผ ๋ฌธ์ œ ์œ ํ˜•๊ณผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด ์™„์ „ํžˆ ๋‹ฌ๋ผ์ง€๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ด์ฃ . ์ด๋ฒˆ ๊ธ€์—์„œ๋Š” ์ง€๋„ํ•™์Šต์—์„œ **ํšŒ๊ท€ vs ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ฐจ์ด์ **์„ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜์˜ ๊ด€์ ์—์„œ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ , ์–ด๋–ค ๊ฒฝ์šฐ์— ์–ด๋–ค ๋ชจ๋ธ์„ ์จ์•ผ ํ•˜๋Š”์ง€ ์ •๋ฆฌํ•ด๋ด…๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ1. ์ง€๋„ํ•™์Šต๊ณผ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜๋ž€?2. ํšŒ๊ท€ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜: ์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜3. ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜: ์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜ ๋˜๋Š” ๋ฒ”์ฃผํ˜•4. ํšŒ๊ท€ vs ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ ๋น„๊ต ์ •๋ฆฌํ‘œ5. ๋งˆ๋ฌด๋ฆฌ ์š”์•ฝ1. ์ง€๋„ํ•™์Šต๊ณผ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜๋ž€?์ง€๋„ํ•™์Šต(Supervised Learning)์€ **์ž…๋ ฅ(X)** ๊ณผ **์ •๋‹ต(Y.. 2025. 4. 6.
์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜ vs ์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜ – ๋ฐ์ดํ„ฐ ํƒ€์ž… ์™„์ „ ์ •๋ณต ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„์ด๋‚˜ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋ฐฐ์šฐ๋‹ค ๋ณด๋ฉด "์ด๊ฑด ์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜์ธ๊ฐ€์š”, ์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜์ธ๊ฐ€์š”?"๋ผ๋Š” ์งˆ๋ฌธ์„ ์ž์ฃผ ์ ‘ํ•˜๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ณ€์ˆ˜์˜ ํŠน์„ฑ์„ ์ œ๋Œ€๋กœ ์ดํ•ดํ•˜๋ฉด, ์–ด๋–ค ๋ถ„์„ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์จ์•ผ ํ• ์ง€, ์–ด๋–ค ์‹œ๊ฐํ™” ๊ธฐ๋ฒ•์ด๋‚˜ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์ ์šฉํ• ์ง€๋ฅผ ๋ช…ํ™•ํžˆ ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ๊ธ€์—์„œ๋Š” **์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜(Continuous Variable)** ์™€ **์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜(Discrete Variable)** ์˜ ๊ฐœ๋…์„ ์ •๋ฆฌํ•˜๊ณ , ๊ฐ ๋ณ€์ˆ˜์˜ ๋Œ€ํ‘œ ์˜ˆ์‹œ์™€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์ ์šฉ ์‹œ ๊ณ ๋ คํ•  ์ ๊นŒ์ง€ ์•Œ์•„๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ“š ๋ชฉ์ฐจ1. ๋ณ€์ˆ˜๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€?2. ์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜๋ž€?3. ์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜๋ž€?4. ์—ฐ์†๋ณ€์ˆ˜ vs ์ด์‚ฐ๋ณ€์ˆ˜ ๋น„๊ต5. ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ ์ ์šฉ ์‹œ ์ฃผ์˜์ 6. ๋งˆ๋ฌด๋ฆฌ ์š”์•ฝ1. ๋ณ€์ˆ˜๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€?๋ณ€์ˆ˜(Variable)๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ์—์„œ **๊ด€์ฐฐํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์ธก์ •ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์†์„ฑ**์„ ๋งํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค... 2025. 4. 6.