Regression vs Classification

회귀(Regression)

1. 입력값: 연속값(실수형), 이산값(범주형) 등 모두 가능
2. 출력값: 연속값(실수형)
3. 모델 형태: 일반적인 함수 형태( eg. y = w1 x + w0) :머신러닝 모델이 함수 형태로 표현되는 것

분류(Classfication)

1. 입력값: 연속값(실수형), 이산값(범주형)등 모두
2. 출력값: 이산값(범주형)
3. 모델 형태: 이진 분류라면 시그모이드(sigmoid)함수, 다중 분류일 경우 소프트맥스(softmax)함수 꼭 포함

위의 내용 비교를 통해 회귀모델은 연속값을 예측할 경우, 분류 모델은 이산값을 예측할 경우 활용할 수 있다.

 

	혈압	몸무게	나이	지병
길동	130	34	14	X
철수	120	76	30	X
...	...	...	...	...
영희	150	50	51	O

위의 표의 데이터를 통해 누군가의 나이를 예측할 경우에는 회귀모델을, 지병의 유무를 예측할 경우에는 분류 모델을 활용한다.