분류 알고리즘(classification algorithm)은 자연어 처리에서 단어나 문장을 특정 범주로 분류하는 과정입니다. 예를 들어 감성 분석에서는 텍스트를 긍정, 부정, 중립으로 분류하고, 주제 분류에서는 뉴스 기사를 정치, 경제, 스포츠 등과 같은 주제로 나눕니다. 머신러닝은 다양한 분류 알고리즘을 활용해 텍스트 데이터를 효과적으로 처리합니다. 대표적인 분류 알고리즘은 다음과 같습니다.
▼ 표 1-6 분류 알고리즘
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분류 알고리즘 |
설명 |
특징 |
활용 |
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나이브 베이즈 (naive bayes) |
베이즈 정리를 기반으로 단어의 조건부 확률을 계산하여 분류하는 확률적 모델 |
계산이 빠르고 구현이 간단하지만, 독립적 가정 필요 |
스팸 메일 분류, 감성 분석 |
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로지스틱 회귀 (logistic regression) |
이진 분류에 사용되며, 입력 데이터를 바탕으로 특정 클래스에 속할 확률을 예측 |
확률적 예측이 가능하며, 선형 결정 경계를 학습함 |
긍정/부정 감성 분석, 리뷰 분류 |
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서포트 벡터 머신 (SVM) |
클래스 간 최적의 결정 경계(초평면)를 찾음 |
고차원 데이터 처리에 강하지만 계산량 큼 |
주제 분류, 텍스트 카테고리 분류 |
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랜덤 포레스트 (random forest) |
여러 개의 결정 트리를 결합해 예측 성능을 높이는 앙상블 학습 |
과적합을 방지하고 높은 정확도 제공, 다소 느림 |
뉴스 기사 분류, 텍스트 카테고리 분류 |
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신경망 분류기 (neural network) |
다층 퍼셉트론(MLP)과 같은 딥러닝 모델을 활용해 비선형 관계 학습 |
복잡한 데이터 학습 가능, 학습 비용 큼 |
감성 분석, 문장 분류, 자연어 이해 |