분류 분석(Classification Analysis)과 예측 분석(Predictive Analysis)

 

분류 분석(Classification Analysis)과 예측 분석(Predictive Analysis)은 데이터 마이닝과 머신러닝 분야에서 중요한 역할을 하는 두 가지 주요 작업입니다.

1. 분류 분석 (Classification Analysis):

분류 분석은 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업입니다. 이때, 입력 데이터에 대한 레이블(정답)이 주어진 상태에서 모델을 학습하고, 이 모델을 사용하여 새로운 데이터를 분류합니다. 주로 범주형 데이터를 다루는 데 사용되며, 다음과 같은 예시가 있습니다:

예시: 이메일 스팸 필터링

분석 작업: 이메일이 스팸인지 아닌지 분류
데이터: 이메일 내용, 제목, 발신자 정보
레이블: 스팸 또는 스팸 아님
활용: 새로운 이메일을 스팸 또는 스팸이 아닌 것으로 분류

 

2. 예측 분석 (Predictive Analysis):

예측 분석은 미래의 값을 예측하기 위해 모델을 사용하는 작업입니다. 이때, 입력 데이터와 해당 데이터의 결과(목표 변수)를 사용하여 모델을 학습하고, 학습된 모델을 통해 새로운 입력 데이터에 대한 결과를 예측합니다. 주로 연속형 데이터와 시계열 데이터를 다루는 데 사용되며, 다음과 같은 예시가 있습니다:

예시: 주식 가격 예측

분석 작업: 주식 가격의 미래 값을 예측
데이터: 주식 거래 데이터, 시장 지표, 이벤트 정보
목표 변수: 주식 가격
활용: 다음 날 주식 가격을 예측하여 투자 결정에 활용
예시: 날씨 예측

분석 작업: 특정 위치의 날씨 예측
데이터: 기상 관측 데이터, 대기 조건 정보
목표 변수: 온도, 강수량, 풍속 등
활용: 내일의 날씨 상태를 예측하여 옷차림이나 여행 계획에 활용
분류 분석과 예측 분석은 데이터의 특성과 목표에 따라 선택되며, 머신러닝 및 통계 기법을 활용하여 다양한 분야에서 활용됩니다.