Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 케이티 에이블스쿨 6기 spring
- 네트워크
- kt aivle school
- 백준 사탕 게임
- 케이티 에이블스쿨
- kt 에이블스쿨 6기 미니 프로젝트
- 구현
- 머신러닝
- 오블완
- kt 에이블스쿨 6기 ai
- 케이티 에이블스쿨 6기 java
- 케이티 에이블스쿨 6기 ai
- 프로그래머스
- 티스토리챌린지
- SQLD
- 케이티 에이블스쿨 6기 후기
- kt 에이블스쿨 6기
- KT AIVLE
- 에이블 기자단
- 백준
- 판다스
- 파이썬
- 데이터 프레임
- 케이티 에이블스쿨 6기
- 케이티 에이블스쿨 기자단
- 알고리즘
- 앙상블
- KT 에이블스쿨
- kt 에이블스쿨 6기 빅프로젝트
- kt 에이블스쿨 기자단
Archives
- Today
- Total
목록정밀도 (1)
미식가의 개발 일기
[머신러닝] 분류 문제 vs 회귀 문제
예측하려는 목표 변수의 유형에 따라 분류 문제와 회귀 문제로 나뉜다. 용어 정리이산적 값구분되는 개별적인 값을 가지는 데이터, 두 값 사이에는 무한한 값이 존재하지 않는다.정수형 데이터: 학생의 수, 책의 수 등범주형 데이터: 성별, 교통 수단 등연속적 값일정한 범위 내에서 무한히 많은 값을 가질 수 있는 데이터온도, 길이, 무게, 연봉, 시간 등 분류 문제(Classification Problem)개념목표 변수: 이산적(범주형) 목적: 주어진 입력 데이터에 대해 여러 클래스(범주) 중 하나를 예측하는 것예시:이메일이 스팸인지 아닌지이미지가 개, 고양이, 새 중 무엇인지알고리즘로지스틱 회귀(Logistic Regression): 이진 분류 문제결정 트리(Decision Tree): 데이터를 기반으로 의사..
ML, DL
2024. 7. 13. 22:35