분류

분류는 사전 정의된 범주에 데이터 포인트를 할당하는 작업으로, 새로운 데이터의 범주를 정확히 예측할 수 있는 모델을 훈련시키는 것을 목표로 합니다. 라벨이 부착된 데이터셋을 사용하여 학습 알고리즘은 데이터 특성과 범주 라벨 간의 매핑 관계를 설정하여, 미지의 데이터 포인트에 대한 범주 예측을 가능하게 합니다. 분류 모델의 성능은 일반적으로 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 사용하여 평가됩니다. 분류 기술은 이미지 인식, 텍스트 분류, 질병 진단 등 다양한 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.