프로젝트/방법론명:

분류 분석

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

분류 분석은 데이터를 사전 정의된 카테고리나 그룹으로 나누는 기법으로, 주로 머신러닝과 통계학에서 사용됩니다.

추진/개발 주체:

주로 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들이 추진합니다.

추진 시기:

20세기 중반부터 발전해 왔으며, 최근 AI 기술 발전과 함께 더욱 주목받고 있습니다.

적용 분야:

금융, 의료, 마케팅, 제조 등 다양한 산업 분야에서 활용됩니다.

핵심 내용 및 구성:

분류 분석은 주어진 데이터 세트를 특정 알고리즘을 사용해 사전 정의된 클래스에 할당하는 과정입니다. 대표적인 알고리즘으로는 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신(SVM), 인공신경망 등이 있습니다. 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터로 나뉘며, 학습 데이터로 모델을 훈련시키고 테스트 데이터로 모델의 성능을 평가합니다. 이 과정에서 데이터 전처리, 특징 선택, 모델 훈련 및 평가 등의 단계가 포함됩니다. 분류 분석은 이진 분류와 다중 클래스 분류로 나뉘며, 이진 분류는 두 개의 클래스로 데이터를 나누고, 다중 클래스 분류는 세 개 이상의 클래스로 데이터를 나눕니다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등의 지표로 평가됩니다.

성과 및 영향:

분류 분석은 의사결정을 지원하고, 데이터 기반 인사이트를 제공하여 비즈니스 성과를 향상시키는 데 기여합니다.

관련 사례:

이메일 스팸 필터링, 질병 진단, 고객 이탈 예측 등 다양한 사례가 있습니다.

이칭(alias):

카테고리 분석

참고 정보:

분류 분석에 대한 더 자세한 정보는 머신러닝 및 데이터 과학 관련 서적과 온라인 강좌에서 확인할 수 있습니다.