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머신러닝 분류 문제에서 클래스(Class)의 의미

머신러닝, 특히 분류 문제에서 클래스는 데이터 샘플이 속할 수 있는 범주 또는 그룹을 의미한다. 이 글에서는 클래스의 개념을 명확히 이해하고, 분류 문제에서 클래스가 어떻게 활용되는지 설명한다. 다양한 예시를 통해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성했다.📌 클래스(Class)의 정의클래스는 분류 문제에서 예측하고자 하는 대상의 종류 또는 범주를 나타낸다. 예를 들어, 스팸 메일 분류 문제에서 클래스는 스팸(spam)과 정상 메일(ham)의 두 가지로 나뉜다. 이미지 분류 문제에서는 고양이, 개, 새 등의 이미지가 각각 하나의 클래스가 된다. 클래스는 머신러닝 모델이 학습하고 예측해야 할 목표 변수의 값이라고 할 수 있다.📊 이진 분류(Binary Classification)와 다중 분류(Multic..
머신러닝 2025. 4. 16. 07:09
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