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분류 후 회귀 생략 -> 섹션7(군집화)
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. kyb1053님!
질문 주신 내용에 대해 답변 드리겠습니다.
파이썬 머신러닝 강의에서 “분류”와 “회귀”는 모두 기본적인 머신러닝 기법입니다. 회귀는 간단히 말해서 예측을 위한 기법이며, 분류는 데이터를 특정 카테고리로 구분하는 방법입니다. 이 두 가지 모두 실무에서 자주 사용됩니다.
회귀를 생략하고 군집화로 바로 넘어가는 부분에 대해 많은 수강생 분들이 궁금해 하시는 부분이 있습니다. 6단원, 7단원 학습순서 변경 게시글을 참고하시면 도움이 되실 것입니다. 여기에서도 강사님께서 7단원부터 학습해도 큰 문제가 없다고 말씀하셨습니다.
물론, 군집화는 데이터 세트를 그룹 별로 나누는 데 유용하며, 특히 데이터의 구조를 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 수업의 목적에 맞게, 군집화가 우선적으로 필요하다고 판단되시면 군집화부터 학습을 진행하셔도 무방할 것 같습니다. 필요에 따라 회귀 파트로 다시 돌아오셔서 학습하시면 좋습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
앗, 이게 댓글이 있는 것을 깜빡했군요.
댓글로 되면 남아 있는 질문에 표시가 안되어서 제가 못 보았습니다.
일반적으로는 회귀의 결과 값이 단일값이 아니라 연속된 값이라 과대 샘플링, 과소 샘플링을 만들 수가 없습니다.
근데, 그럼에도 불구하고, 이걸 나름의 방식으로 적용한 패키지가 있습니다.
SMOGN 패키지이며, 사용법은 아래 URL에서 보시면 됩니다.
https://github.com/nickkunz/smogn
감사합니다.