Chat GPT의 친절한 설명 : 지도학습이란?

지도 학습은 머신러닝의 한 유형으로, 입력 데이터와 그에 대응하는 정답 데이터(라벨 또는 타겟)가 쌍으로 제공되며, 컴퓨터 모델이 입력 데이터로부터 출력을 예측하고 정답과 비교하여 학습하는 방법입니다.

지도 학습은 주어진 입력에 대한 출력을 예측하는 모델을 학습하는 데 사용됩니다. 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 작업에 적용됩니다.

1. 분류(Classification): 범주형 또는 이산적인 결과를 예측합니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링, 이미지 분류(강아지 vs 고양이), 질병 진단 등이 이에 해당합니다. 이진 분류(두 개의 클래스로 분류)와 다중 클래스 분류(여러 클래스로 분류)로 나뉩니다.
2. 회귀(Regression): 연속적인 값을 예측합니다. 예를 들어, 주택 가격 예측, 매출 예측, 온도 예측 등이 있습니다. 입력에 대한 연속된 출력 값을 예측하는 모델을 구축하는 것이 주요 목표입니다.

지도 학습에서는 주어진 입력 데이터와 정답 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 학습된 모델은 새로운 입력 데이터에 대한 출력을 예측할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 지도 학습 알고리즘에는 선형 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 나이브 베이즈, 서포트 벡터 머신 등이 있습니다.

지도 학습은 현실 세계의 많은 문제를 해결하는 데 사용되며, 정확도가 높고 예측 가능성이 있는 모델을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 적절한 평가 및 최적화 기술을 적용하여 모델의 성능을 끌어올리는 것이 중요합니다.

예시

지도 학습의 예시로 간단한 분류(Classification) 문제를 살펴보겠습니다. 여기서는 Python의 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 붓꽃(iris) 데이터셋을 이용한 분류 작업을 예시로 들어볼게요. 붓꽃 데이터셋은 꽃받침과 꽃잎의 길이와 너비를 특징으로 가지고 있는 데이터셋입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 붓꽃 데이터셋 로드
iris = load_iris()
X = iris.data  # 특징 데이터 (꽃받침과 꽃잎의 길이와 너비)
y = iris.target  # 타겟 데이터 (꽃 종류)

# 데이터 분할 (훈련 데이터와 테스트 데이터)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# KNN 분류기 생성 및 학습
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터에 대한 예측
y_pred = knn.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"정확도: {accuracy:.2f}")

 

이 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다
1. load_iris() 함수를 사용하여 붓꽃 데이터셋을 로드합니다.
2. train_test_split() 함수를 사용하여 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나눕니다.
3. KNeighborsClassifier를 사용하여 KNN(K-Nearest Neighbors) 분류기를 생성하고 훈련 데이터에 대해 학습시킵니다.
4. 테스트 데이터에 대한 예측을 수행하고 accuracy_score() 함수를 사용하여 정확도를 평가합니다.

이 코드는 간단한 분류 모델을 구축하고 평가하는 예시입니다. 머신러닝의 다양한 알고리즘과 데이터셋에 따라 코드와 접근 방식이 달라질 수 있습니다.