초보도 OK! 📈 회귀 vs 분류, 4가지 핵심 문제와 해결 전략 완벽 이해!

머신러닝 회기 문제 완전 정복! 🚀

이번 시간에는 머신러닝에서 회기 문제가 뭔지, 그리고 모델이 얼마나 잘 맞췄는지 어떻게 평가하는지 알아볼 거야.

1. 회기 문제란? 🤔

• 정의: 입력한 정보를 가지고 연속적인 숫자를 예측하는 문제야.
• 예시:
  • 공부 시간에 따라 시험 점수 예측하기 📚➡️💯
  • 광고비에 따라 매출액 예측하기 💰➡️📈
  • 집 크기에 따라 아파트 가격 예측하기 🏠➡️💲

2. 회기 모델 학습 & 예측 🤖

• 데이터 준비: 공부 시간(독립 변수)과 시험 점수(예측할 값) 데이터를 만들자.
• 모델 학습: 준비된 데이터로 단순 선형 회기 모델을 학습시켜. (이건 마치 공부하는 과정이랑 비슷해!)
• 예측: 학습된 모델로 새로운 공부 시간에 대한 시험 점수를 예측해봐.

3. 시각화로 확인하기 📊

• 실제 공부 시간과 점수를 파란색 점으로 찍고, 모델이 예측한 값을 선으로 그려보면 얼마나 잘 맞췄는지 눈으로 확인할 수 있어.
• 점들이 선에 가까울수록 모델이 잘 예측한 거지!

4. 모델 성능 평가 지표 💯

모델이 얼마나 잘 예측했는지 숫자로 알아보는 방법이야. 크게 4가지가 있어.

• 오차 기반 지표 (MAE, MSE, RMSE):

  • MAE (평균 절대 오차): 예측값과 실제값의 차이를 평균 낸 거야.
  • MSE (평균 제곱 오차): 예측값과 실제값의 차이를 제곱해서 평균 낸 거야. (큰 오차에 더 민감해!)
  • RMSE (평균 제곱근 오차): MSE에 제곱근을 씌운 거야. (원래 데이터 단위랑 비슷해서 해석하기 쉬워.)
  • 핵심: 이 지표들은 오차를 나타내기 때문에 값이 작을수록 좋아! 👍

• 설명력 기반 지표 (R² 스코어):

  • R² 스코어: 모델이 실제 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 비율로 나타내.
  • 핵심: 1에 가까울수록 좋아! 💯 (0.95면 데이터의 95%를 모델이 설명한다는 뜻!)

5. 시각적 평가 (오차 분포) 📉

• 예측값과 실제값의 차이(오차)를 그래프로 그려서 분포를 볼 수 있어.
• 오차가 특정 값에 몰려있지 않고 골고루 퍼져있으면 좋은 모델이라고 볼 수 있지.

6. 직접 계산해보기 ✍️

• 라이브러리를 사용해도 되고, 직접 수식을 이용해서 계산해도 돼.
• 어떤 방법으로 계산하든 결과는 똑같이 나와야 해!

7. 핵심 정리! ⭐

• 회기 문제: 숫자를 예측하는 문제.
• 평가 지표:
  • MAE, MSE, RMSE: 오차를 나타내므로 작을수록 좋음.
  • R² 스코어: 설명력을 나타내므로 클수록 좋음 (1에 가까울수록).
• 시험에서는 어떤 지표로 평가하라고 알려줄 테니, 그 지표를 잘 계산해서 해석하면 돼!
• 여러 지표를 함께 보면 모델의 안정성까지 더 정확하게 판단할 수 있어. 😉