머신 러닝으로 분류하기

머신 러닝으로 할 수 있는 것들 중 하나는 데이터를 특성에 따라 분류 (Classification) 하는 것이다.

Classification의 과정

1. 샘플을 두 집합으로 분리한다.

• training set : 정답이 기재된 샘플
• test set : 정답이 기재되지 않은 샘플

2. 분류기를 설계한다. (→ 분류를 위한 모델을 선정한다.)
3. 샘플에서 특징(feature)을 추출하거나 가공한다. (→ feature engineering)
4. training set을 분류기에 넣어서 학습한다.
5. test set으로 분류기의 성능을 평가한다.