지도 학습을 활용한 예측 모델링 방법들을 알아봅시다
지도 학습은 입력과 출력 간의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 모델링 방법 중 하나입니다. 이를 활용한 예측 모델링은 데이터셋을 통해 모델을 학습시키고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 결과를 예측합니다. 선형 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM 등 다양한 알고리즘을 사용하여 다양한 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
지도 학습은 입력과 출력 간의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 모델링 방법 중 하나입니다. 이를 활용한 예측 모델링은 데이터셋을 통해 모델을 학습시키고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 결과를 예측합니다. 선형 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM 등 다양한 알고리즘을 사용하여 다양한 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.