Ch5. AICE 인공지능능력 준비 — 지도학습(분류·회귀)

정답이 있는 학습

지도학습은 입력 데이터와 정답 레이블을 함께 주고 모델을 훈련합니다. 결과가 범주이면 분류, 숫자이면 회귀입니다. 시험에서는 예측 대상을 먼저 읽으세요.

분류와 회귀 비교

구분	예측값	대표 예시
분류	범주, 클래스	합격/불합격, 스팸/정상
회귀	연속 숫자	가격, 수요량, 점수
공통	정답 데이터 필요	학습·평가 분리

분류 모델은 정확도만 보면 위험할 수 있습니다. 한쪽 클래스가 많으면 착시가 생깁니다. 회귀는 예측값과 실제값의 차이를 줄이므로 단위와 이상치에 민감합니다.

핵심 요약

지도학습은 정답 레이블 여부와 예측 대상의 형태로 구분합니다.

다음 장에서는 정답이 없는 데이터에서 구조를 찾는 비지도학습과 평가지표를 정리합니다.