머신러닝 대표 알고리즘 정리

머신러닝에는 다양한 알고리즘이 존재하며, 문제 유형이나 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 달라집니다. 이번 글에서는 기본적이면서도 널리 사용되는 대표적인 머신러닝 알고리즘 4가지를 소개합니다.

1. 결정 트리(Decision Tree)

설명: 결정 트리는 데이터를 분할하면서 예측값을 도출하는 트리 구조의 모델입니다. 조건문(if-else)을 따라가며 최종 예측값에 도달합니다.

장점:

• 이해와 해석이 쉬움
• 범주형/수치형 데이터 모두에 사용 가능
• 전처리 부담이 적음

단점:

• 과적합(Overfitting)이 발생하기 쉬움
• 트리가 깊어지면 복잡해짐

활용 예: 고객 이탈 예측, 의사결정 지원 시스템 등

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2. 서포트 벡터 머신(SVM)

설명: SVM은 데이터를 분류하기 위한 최적의 경계(초평면)를 찾는 알고리즘입니다. 마진(margin)을 최대화하여 분류 정확도를 높입니다.

장점:

• 고차원 데이터에 강함
• 비선형 분류 가능 (커널 사용 시)
• 작은 데이터셋에서도 좋은 성능

단점:

• 큰 데이터셋에는 느릴 수 있음
• 커널 선택과 하이퍼파라미터 튜닝이 필요함

활용 예: 텍스트 분류, 얼굴 인식 등

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3. K-최근접 이웃(KNN)

설명: KNN은 새로운 데이터를 예측할 때, 가장 가까운 K개의 이웃 데이터의 레이블을 참고하여 결과를 예측합니다.

장점:

• 이해하기 쉬움
• 학습 단계가 거의 없음 (메모리 기반)
• 비선형 문제에도 사용 가능

단점:

• 예측 속도가 느림 (모든 데이터와 거리 계산 필요)
• 고차원 데이터에는 부적합

활용 예: 추천 시스템, 이미지 분류 등

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4. 랜덤 포레스트(Random Forest)

설명: 랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 조합하여 예측을 수행하는 앙상블(ensemble) 학습 방식입니다. 각 트리는 데이터의 일부를 샘플링하여 학습합니다.

장점:

• 과적합 방지에 효과적
• 변수 중요도 파악 가능
• 높은 정확도와 안정성

단점:

• 해석이 어려움
• 많은 트리가 필요한 경우 학습 시간 증가

활용 예: 질병 예측, 금융 사기 탐지 등

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