분류
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분류 (Classification)
개요
분류(Classification)는 데이터과학에서 중요한 분석 기법 중 하나로, 주어진 데이터를 사전에 정의된 범주 또는 클래스로 구분하는 과정을 의미합니다. 이 기법은 예측 모델링, 패턴 인식, 의사결정 지원 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 이진 분류(Binary Classification)와 다중 분류(Multi-class Classification)로 나뉩니다. 분류는 지도학습(Supervised Learning)의 핵심 기법으로, 입력 데이터에 대한 레이블(Label)을 기반으로 모델을 훈련시켜 새로운 데이터를 예측합니다.
분류의 기본 개념
1. 분류의 정의
분류는 입력 특성(X)과 출력 레이블(Y) 간의 관계를 학습하여, 새로운 입력에 대해 적절한 클래스를 할당하는 과정입니다. 예를 들어, 이메일을 "스팸" 또는 "비스팸"으로 분류하거나, 의료 데이터를 "질병 존재" 또는 "존재하지 않음"으로 구분하는 것이 해당합니다.
2. 분류의 주요 특징
- 레이블 기반 학습: 훈련 데이터에 레이블이 포함되어야 합니다.
- 결정 경계(Discriminant Boundary): 클래스 간의 경계를 정의하는 수학적 모델을 생성합니다.
- 확률 예측 가능: 일부 알고리즘은 각 클래스에 대한 확률 값을 출력합니다.
분류 알고리즘
1. 주요 분류 기법
| 알고리즘 | 설명 | 특징 |
|---|---|---|
| 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) | 선형 모델을 사용해 확률을 예측 | 간단하고 해석성이 높음 |
| 결정 트리 (Decision Tree) | 규칙 기반 분할로 클래스를 예측 | 시각화 가능, 비선형 관계 처리 |
| 서포트 벡터 머신 (SVM) | 최대 마진을 가진 경계 찾기 | 고차원 데이터에 강함 |
| 나이브 베이즈 (Naive Bayes) | 조건부 확률 기반 | 빠른 학습 속도, 단순성 |
2. 알고리즘 선택 기준
- 데이터 크기: 대규모 데이터에는 SVM이나 랜덤 포레스트가 효과적입니다.
- 해석성: 의사결정 시 로지스틱 회귀나 결정 트리가 유리합니다.
- 비선형 관계: 서포트 벡터 머신 또는 신경망이 적합합니다.
분류 모델의 평가 지표
1. 주요 평가 메트릭
| 지표 | 설명 | 공식 |
|---|---|---|
| 정확도 (Accuracy) | 전체 예측 중 올바른 비율 | $ \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} $ |
| 정밀도 (Precision) | 긍정적 예측 중 실제 긍정의 비율 | $ \frac{TP}{TP + FP} $ |
| 재현율 (Recall) | 실제 긍정 중 예측 긍정의 비율 | $ \frac{TP}{TP + FN} $ |
| F1-스코어 | 정밀도와 재현율의 조화 평균 | $ 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} $ |
2. 혼동 행렬 (Confusion Matrix)
| 예측 긍정 | 예측 부정 | |
|---|---|---|
| 실제 긍정 | TP | FN |
| 실제 부정 | FP | TN |
분류의 도전 과제
1. 클래스 불균형 (Class Imbalance)
- 문제: 일부 클래스가 다른 클래스보다 훈련 데이터에 현저히 많을 때 모델이 편향됩니다.
- 해결 방안:
- 샘플링 기법: 오버샘플링(예: SMOTE) 또는 언더샘플링
- 가중치 조정: 손실 함수에 클래스별 가중치 적용
2. 과적합 (Overfitting)
- 문제: 훈련 데이터에 지나치게 적응해 일반화 능력이 떨어집니다.
- 해결 방안:
- 정규화 기법: L1/L2 정규화
- 교차 검증 (Cross-validation)
분류의 응용 분야
1. 의료 분야
- 질병 진단 (예: 암 여부 예측)
- 환자 위험도 평가
2. 금융 분야
- 신용 점수 평가
- 사기 탐지
3. 마케팅 분석
- 고객 세분화
- 이메일 스팸 필터링
참고 자료
관련 문서
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