분류 (Classification)

Diki 검색중...

#개념

분류(Classification)는 머신러닝 분야에서 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 할당하는 지도 학습(Supervised Learning) 방법이다. 분류 알고리즘은 주어진 입력 데이터의 특징을 분석하여 해당 데이터가 속할 가능성이 가장 높은 클래스를 예측한다. 이 기술은 스팸 메일 필터링, 이미지 인식, 의료 진단 등 다양한 분야에서 활용되며, 여러 문제 해결에 중요한 역할을 한다. 분류 모델은 학습 데이터(Training data)에 포함된 입력 데이터와 그에 해당하는 정답 레이블을 학습하여, 새로운 입력 데이터에 대한 분류 예측을 수행한다.

분류 문제는 크게 이진 분류(Binary Classification)와 다중 분류(Multiclass Classification)로 나눌 수 있다. 이진 분류는 데이터를 두 개의 클래스 중 하나로 분류하는 문제이며, 스팸 메일과 정상 메일을 구분하는 예시가 대표적이다. 반면, 다중 분류는 데이터를 세 개 이상의 클래스 중 하나로 분류하는 문제이며, 여러 종류의 이미지를 분류하거나 여러 품종의 꽃을 분류하는 경우가 이에 해당한다. 분류 문제의 난이도는 클래스 간의 구별 가능성, 데이터의 복잡성, 사용되는 알고리즘 등에 따라 달라질 수 있다.

분류 모델을 구축하기 위해 다양한 알고리즘을 사용할 수 있다. 대표적인 분류 알고리즘으로는 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 신경망(Neural Network) 등이 있다. 각 알고리즘은 데이터의 특성과 문제의 성격에 따라 적합한 성능을 보이며, 일반적으로 여러 알고리즘을 적용해보고 최적의 모델을 선택하는 것이 권장된다. 또한, 분류 모델은 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 성능을 더욱 개선할 수 있다. 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 학습 과정에 영향을 미치는 파라미터를 조정하는 과정으로, 교차 검증(Cross-Validation)과 같은 기법을 사용하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 수 있다.

분류 모델의 성능을 평가하는 방법은 다양하다. 가장 기본적인 평가 지표는 정확도(Accuracy)이며, 이는 전체 예측 결과 중 올바르게 분류된 비율을 나타낸다. 그러나 정확도는 클래스 불균형(Imbalanced Class) 문제에서 모델의 성능을 제대로 평가하지 못할 수 있다. 클래스 불균형 문제란 특정 클래스의 데이터가 다른 클래스에 비해 현저히 많은 경우를 의미한다. 이러한 경우에는 정확도 외에도 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 스코어(F1-score) 등의 평가 지표를 함께 사용하여 모델을 종합적으로 평가해야 한다. 또한 ROC 커브(Receiver Operating Characteristic curve)와 AUC(Area Under the Curve) 값도 분류 모델의 성능을 평가하는 데 유용하게 사용된다. 분류 모델을 평가할 때는 문제의 목표와 데이터의 특성을 고려하여 적절한 평가 지표를 선택해야 한다.

분류 문제는 다양한 실생활 문제에 적용된다. 예를 들어, 신용 카드 사기 탐지, 질병 진단, 이미지 분류, 자연어 처리, 고객 분류 등 다양한 분야에서 분류 모델이 활용된다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전과 함께 신경망을 활용한 분류 모델의 성능이 크게 향상되고 있으며, 이미지 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 높은 정확도를 보여주고 있다. 분류 알고리즘은 다양한 머신러닝 라이브러리에서 쉽게 구현할 수 있으며, 데이터 분석과 예측 모델링의 중요한 부분으로 활용되고 있다.