3.2 데이터 과학에서의 감독 분류

감독 분류는 통계 및 기계 학습 알고리듬을 사용하여 데이터를 기존 레이블을 기반으로 다른 클래스 또는 그룹으로 분류하는 데이터 과학의 중심적인 측면이다. 그것은 지도 학습의 일종으로, 모델은 레이블이 지정된 데이터 세트에 대해 훈련되며, 목표는 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 하는 것이다.

감독 분류 과정은 일반적으로 데이터를 수집하고 사전 처리하는 것으로 시작하며, 여기에는 데이터를 정리하고 분석하기 쉬운 형식으로 변환하는 것이 포함된다. 이어서 적절한 알고리듬을 선택하고 레이블이 지정된 데이터 세트에서 모델을 교육한다. 그런 다음 훈련된 모델을 사용하여 테스트 데이터를 예측하고 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 다양한 메트릭을 사용하여 예측의 정확도를 평가한다.

의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 지원 벡터 머신(SVM) 및 신경망을 포함하여 감독 분류에 사용할 수 있는 다양한 알고리듬이 있다. 이들 알고리즘은 각각 장단점이 있으며, 알고리즘의 선택은 데이터의 특성과 해결되는 문제에 따라 달라진다.

감독 분류의 주요 이점 중 하나는 대량의 데이터를 자동으로 분류하여 분석하고 이해하기 쉽게 할 수 있다는 것이다. 예를 들어 전자 메일을 스팸 또는 스팸이 아닌 것으로 분류하거나 이미지를 고양이, 개 및 말과 같은 다른 클래스로 분류하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 감독 분류에도 몇 가지 한계가 있다. 주요 한계 중 하나는 모델의 정확도가 훈련에 사용되는 레이블이 지정된 데이터의 품질만큼 우수하다는 것이다. 레이블이 지정된 데이터가 치우치거나 오류가 포함된 경우 모형도 치우치거나 예측에 오류가 발생합니다.

또 다른 한계는 감독 분류는 클래스 또는 그룹이 이미 알려져 있고 데이터에 해당 레이블이 있는 문제에만 사용할 수 있다는 것입니다. 이로 인해 감독되지 않은 클러스터링 또는 이상 탐지와 같이 클래스를 알 수 없는 문제에 적합하지 않다.

결론적으로, 감독 분류는 데이터를 다른 클래스로 분류하는 강력한 도구이지만, 한계를 신중하게 고려하고 당면한 문제에 적합한 알고리듬을 선택하는 것이 중요하다. 데이터 과학의 중요한 측면이며 전자 메일 필터링에서 이미지 분류에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 사용된다.