7.1.3 분류 모델과 회귀 모델 비교하기
머신러닝 모델의 타깃 변수는 카테고리형 또는 연속형입니다. 타깃 변수의 타입이 지도 학습 모델의 타입을 결정합니다. 지도 학습 모델에는 두 가지 타입이 있습니다.
• 분류 모델(classifier): 타깃 변수가 카테고리형이라면 머신러닝 모델을 분류 모델이라고 합니다. 분류 모델이 풀 수 있는 비즈니스 문제는 다음과 같습니다.
– 이 종양은 악성 종양입니까?
– 오늘 날씨를 볼 때 내일 비가 올까요?
– 지원자의 프로필을 볼 때 주택 담보 대출을 승인해야 할까요?
• 회귀 모델(regressor): 타깃 변수가 연속형이라면 머신러닝 모델을 회귀 모델이라고 합니다. 회귀 모델을 활용할 수 있는 비즈니스 문제는 다음과 같습니다.
– 오늘 날씨를 볼 때 내일 비가 얼마나 내릴까요?
– 주택의 여러 특징을 볼 때 가격이 얼마일까요?
분류 모델과 회귀 모델을 자세히 살펴보겠습니다.