Regression(회귀분석)
집의 크기와 가격처럼, 과거 데이터를 바탕으로 변수들 사이의 관계를 수식으로 학습해, 새로운 조건이 주어졌을 때 연속적인 숫자값을 예측하는 통계·머신러닝 기법입니다.
한눈에 보는 정의
Regression(회귀분석)은 과거 데이터를 바탕으로, 변수들 사이의 관계를 수식으로 학습해 연속적인 숫자값을 예측하는 통계·머신러닝 기법입니다.
자세히 알아보기
- 예문: "과거 집값 데이터를 학습한 Regression 모델이, 면적과 위치 정보만으로 새로운 집의 예상 가격을 계산해줬다."
- 미리 정해진 몇 개의 범주 중 하나를 고르는 Classification(분류) (분류)과 달리, Regression은 1억 원, 1억 2천만 원처럼 이론상 무한히 많은 값을 가질 수 있는 연속적인 숫자를 예측한다는 점에서 다룹니다.
- 가장 단순한 형태는 하나의 직선으로 두 변수 사이의 관계를 표현하는 선형회귀지만, 여러 변수를 복잡하게 조합한 더 정교한 회귀 모델도 널리 쓰입니다.
- 매출 예측, 주택 가격 예측, 수요 예측처럼 미래의 구체적인 수치를 추정해야 하는 다양한 문제에서 기본적으로 활용되는 분석 기법입니다.