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회귀분류차이2

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.

연속변수 vs 이산변수 – 데이터 타입 완전 정복 데이터 분석이나 머신러닝을 배우다 보면 "이건 연속변수인가요, 이산변수인가요?"라는 질문을 자주 접하게 됩니다. 변수의 특성을 제대로 이해하면, 어떤 분석 방법을 써야 할지, 어떤 시각화 기법이나 알고리즘을 적용할지를 명확히 알 수 있게 됩니다. 이번 글에서는 **연속변수(Continuous Variable)** 와 **이산변수(Discrete Variable)** 의 개념을 정리하고, 각 변수의 대표 예시와 머신러닝 적용 시 고려할 점까지 알아보겠습니다.📚 목차1. 변수란 무엇인가?2. 연속변수란?3. 이산변수란?4. 연속변수 vs 이산변수 비교5. 머신러닝 모델 적용 시 주의점6. 마무리 요약1. 변수란 무엇인가?변수(Variable)는 데이터에서 **관찰하거나 측정할 수 있는 속성**을 말합니다... 2025. 4. 6.

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