Data Science

지도학습 지도학습(supervised learning)은 레이블(정답)을 알려주면서 진행되는 학습입니다. 때문에 학습 시 데이터와 함께 레이블(정답)이 항상 제공되어야 해요! 지도학습은 테스트할 때 데이터와 함께 레이블을 제공하므로 손쉽게 모델의 성능을 평가할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 데이터마다 레이블을 달기 위해 많은 시간이 투자돼야 한다는 단점 또한 있어요! 지도학습의 대표적인 예는 분류와 회귀가 있습니다. 분류는 범주형 데이터, 즉 분리된 값을 예측하고 회귀는 연속형 데이터, 연속된 값으로 예측합니다. 이 둘을 날씨로 예를 들면, 분류) 내일은 날씨가 추울 것이다. 회귀) 내일은 온도가 35.0℃일 것이다. 지도학습의 기법들 선형 회귀(Linear Regression) 로지스틱 회귀(Lo..