분류(Classification)는 지도 학습의 한 형태로, 주어진 입력 데이터를 미리 정의된 여러 범주(클래스) 중 하나로 할당하는 문제를 다룹니다. 분류는 데이터 포인트가 어떤 범주에 속하는지 예측하는 것이 목적이며, 이를 통해 데이터의 구조를 이해하고 의사결정을 돕습니다.

분류의 주요 적용 분야

• 이메일 스팸 분류: 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분합니다.
• 고객 세분화: 고객을 다양한 특성에 따라 여러 그룹으로 분류합니다.
• 질병 진단: 환자의 데이터를 분석하여 특정 질병의 유무를 판단합니다.

분류 분석에서 사용되는 알고리즘

• 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 독립 변수의 선형 조합을 사용하여 결과를 예측하는 알고리즘으로, 주로 이진 분류 문제에 사용됩니다.
• 결정 트리(Decision Trees): 데이터를 여러 분기로 나누어 각 클래스에 대한 결정을 내리는 트리 구조의 모델입니다.
• 랜덤 포레스트(Random Forests): 여러 결정 트리를 결합하여 분류 정확도를 높이는 앙상블 학습 방법입니다.
• 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines, SVM): 데이터 포인트를 고차원 공간에 매핑하여 클래스를 분리하는 최적의 경계를 찾는 알고리즘입니다.
• 신경망(Neural Networks): 여러 층을 통해 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 강력한 모델로, 다양한 분류 문제에 적용될 수 있습니다.

<aside> 💡 로지스틱 회귀를 제외하고 나머지 알고리즘들은 회귀 예측에도 사용할 수 있습니다. 예) RandomForestClassifier, RandomForestRegressor

</aside>

실무적인 예시

• 금융 분야에서의 신용 평가: 고객의 신용 기록, 수입, 지출 등의 데이터를 분석하여 신용도를 높음, 중간, 낮음으로 분류함으로써 은행이 대출 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
• 소셜 미디어에서의 감정 분석: 사용자가 작성한 텍스트 데이터에서 긍정적인 감정, 부정적인 감정, 중립적인 감정 등으로 분류하여, 제품이나 서비스에 대한 고객의 반응을 분석합니다.

분류 문제를 해결하는 것은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 매우 중요한 과제 중 하나입니다. 분류를 통해 얻은 인사이트는 의사결정 과정을 지원하고, 비즈니스 전략을 세우는 데 도움을 줍니다. 이 강의를 통해 분류의 기본 원리와 다양한 알고리즘에 대한 이해를 높이고, 실제 문제에 적용해 볼 수 있습니다.