[ML] Classification과 Regression의 차이

Classification(분류)과 Regression(회귀) 알고리즘은 supervised learning(지도 학습) 알고리즘으로, 두 알고리즘 모두 머신러닝의 예측에 사용되며 레이블이 지정된 데이터셋과 함께 사용된다.

 

Classification과 Regression의 주된 차이는 classification의 경우 남성 vs 여성, 참 vs 거짓 등의 discrete한 value를 예측/분류하는데 사용되고, regression은 가격, 급여, 나이 등과 같은 continuous한 value를 예측하는데 사용된다는 점이다.

 

Classification

• 데이터셋을 다양한 파라미터를 기반으로 클래스를 나누는데 도움이 되는 함수를 찾는 프로세스
• 입력 x를 discrete한 출력 y에 매핑하는 매핑 함수를 찾는 것

 

Regression

• dependent 변수와 independent 변수 간의 상관관계를 찾는 과정
• 입력 변수 x를 continuous한 출력 변수 y에 매핑하는 매핑 함수를 찾는 것

 

* Vision task 에서 강아지 vs 고양이를 분류하는 것은 classification 문제이고, depth 를 추정하거나 object detection에서 bounding box를 최적화하는 것은 regression에 해당