분류모델(Classification)이란?
→ 주어진 데이터(X)를 분류하고자 하는 값(y)에 할당하는 방법
or
→ 주어진 input 데이터(X)를 찾고자 하는 target value(y)에 할당하는 방법
이라고 정의 할 수 있다.
분류모델의 종류
1. Linear Classifier
2. Logistic Regression
3. Naive Bayes
4. KNN
5. SVM
6. Decision Tree
7. Random Forest
8. XGBoost(분류, 회귀 둘 다 쓰임)
9. LightGBM(분류, 회귀 둘 다 쓰임)
10. Neural Network
이 중 특히 많이 사용되는 모델은
Linear Classifier, Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM 이 있다.
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Linear Classifier(선형 분류) : 가장 기본적인 분류 모델로써 많이 사용
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Logistic Regression(로지스틱 회귀) : 이진 분류 할 때,
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Random Forest : 보통 베이스 라인을 잡을 때
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XGBoost, LightGBM : 가장 최신 모델로써 성능이 가장 잘 나오는 모델
