분류(Classification)은 무엇일까요?

고양이와 강아지

 

서론

 

분류(Classification)은 무엇일까요? 분류와 회귀는 기계학습 알고리즘의 두 가지 주요한 유형으로, 서로 다른 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 회귀 분석은 19세기에 Sir Francis Galton이 개발하였습니다. 그는 부모와 자식 간의 키와 같은 유전적 특성에 대한 관계를 이해하고자 하는 연구에서 회귀 분석을 도입하였습니다. 이 관계를 이해하는 것은 연속적인 결과를 예측하는 데 있어 중요한 문제였습니다.

 

예를 들어, 부모의 키가 주어졌을 때 자식의 키를 예측하는 것은 연속적인 값을 예측하는 문제입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Galton은 회귀 분석을 개발하였습니다.

 

반면에, 분류 문제는 다른 배경에서 발생하였습니다. 분류는 명확하게 구분된 범주나 클래스에 개체를 할당하는 문제를 다룹니다.

 

예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 결정하거나, 신용카드 거래가 사기인지 아닌지를 판단하는 것은 분류 문제입니다. 이러한 문제는 결과가 이산적인 값을 갖는 것이 특징입니다.

 

따라서, 회귀와 분류는 두 가지 다른 유형의 예측 문제를 해결하기 위해 개발된 알고리즘입니다. 회귀는 연속적인 값을 예측하는 데 사용되며, 분류는 이산적인 클래스 레이블을 예측하는 데 사용됩니다. 이 둘은 각각의 문제에 맞게 알고리즘을 선택하여 사용하게 됩니다.

 

분류(Classification)의 시작과 발전

 

분류 알고리즘의 발전은 크게 인공지능의 발전과 통계학의 발전 두 가지 주요한 배경에 기반을 두고 있습니다. 통계학의 관점에서 보면, 분류는 통계적 판별 분석의 일환으로 시작되었습니다. 판별 분석은 R.A. Fisher가 1936년에 개발하였으며, 이는 두 개 이상의 그룹을 구분하는 기준을 찾는 문제에 대한 해결책을 제공했습니다. Fisher는 붓꽃의 품종을 분류하는 문제를 통해 이 방법을 소개하였습니다. 이는 각 품종의 꽃잎과 꽃받침의 크기를 측정하고, 이 데이터를 기반으로 각 품종을 구분하는 기준을 찾는 문제였습니다.

 

이후 판별 분석은 다변량 분석의 핵심 요소로 자리 잡게 되었습니다. 인공지능의 발전과 함께, 1950년대와 1960년대에는 기계 학습이라는 개념이 등장하게 되었고, 이는 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측을 수행하는 능력에 관한 연구로 발전하게 되었습니다. 이 시기에는 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신(SVM), 신경망 등의 알고리즘이 개발되었습니다.

 

이러한 알고리즘은 분류 문제를 해결하는 데 중요한 도구로 활용되었습니다. 분류 알고리즘의 발전은 또한 컴퓨터 기술의 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 데이터 저장과 처리 능력의 증가, 통신 기술의 발전, 분산 컴퓨팅의 등장 등으로 대용량의 데이터를 처리하고 분석하는 능력이 향상되었습니다. 이러한 기술적 발전은 기계 학습 알고리즘의 복잡성을 높이고, 더욱 정교한 분류 모델을 개발할 수 있게 만들었습니다.

 

결론적으로, 분류 알고리즘의 발전은 통계학, 인공지능, 컴퓨터 기술의 발전 등 다양한 분야의 발전과 상호 작용하면서 이루어졌습니다. 이는 다양한 분야에서 복잡한 패턴을 인식하고 예측하는 데 필요한 도구를 제공하였습니다.

 

분류 이론

 

분류 이론은 기계 학습과 통계학에서 가장 중요한 주제 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 미리 정의된 여러 클래스 중 하나로 할당하는 문제를 다룹니다. 분류 알고리즘은 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을 제공하며, 이는 주로 지도 학습(supervised learning)의 형태로 이루어집니다. 분류의 기본적인 아이디어는 다음과 같습니다. 우리는 일련의 특징(feature) 또는 속성(attribute)을 가진 학습 데이터를 가지고 있습니다. 각각의 학습 데이터는 특정 클래스 레이블에 연결되어 있습니다. 분류 알고리즘의 목표는 이러한 학습 데이터를 사용하여 분류 모델을 학습하고, 새로운 데이터의 클래스 레이블을 예측하는 것입니다. 분류 알고리즘은 다양하며, 각각은 서로 다른 방식으로 문제를 해결합니다. 가장 널리 사용되는 분류 알고리즘은 다음과 같습니다

 

1. 의사 결정 트리(Decision Tree): 의사 결정 트리는 트리 구조를 사용하여 분류 문제를 해결합니다. 각 내부 노드는 특징에 대한 테스트를 나타내며, 각 분기는 가능한 결과를 나타냅니다. 각 리프 노드는 클래스 레이블을 나타냅니다.

2. 나이브 베이즈(Naive Bayes): 나이브 베이즈 분류기는 베이즈의 정리를 기반으로 하며, 각 특징이 독립적이라는 가정을 합니다. 이는 간단하지만 효과적인 분류 알고리즘입니다.

3. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM): SVM은 각 클래스를 분리하는 최적의 경계를 찾는 방법입니다. 이 경계는 클래스 사이의 마진을 최대화하는 방식으로 찾아집니다.

4. 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 로지스틱 회귀는 선형 회귀를 확장한 형태로, 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이는 데이터가 특정 클래스에 속할 확률을 예측합니다.

5. 신경망(Neural Networks): 신경망은 복잡한 패턴을 모델링할 수 있는 강력한 도구입니다.

 

이는 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)과 같은 구조를 가지며, 딥러닝의 기반이 됩니다. 이러한 알고리즘은 각각의 특징과 장단점을 가지며, 특정 문제에 대한 최적의 해결책을 제공합니다. 분류 이론의 중요한 부분은 이러한 다양한 알고리즘을 이해하고, 적절한 문제에 적절한 알고리즘을 적용하는 것입니다.

 

1. 의사 결정 트리(Decision Tree): 의사 결정 트리에서는 각 노드에서 특정 특징에 대한 질문을 통해 데이터를 분할합니다. 이 분할은 정보 이득(Information Gain)이라는 측정 지표를 최대화하는 방향으로 이루어집니다. 정보 이득은 부모 노드의 엔트로피(불순도)와 자식 노드의 가중치 평균 엔트로피의 차이로 계산됩니다.

 

정보 이득 = 엔트로피(부모) - Σ(가중치*엔트로피(자식)).

 

2. 나이브 베이즈(Naive Bayes): 나이브 베이즈는 베이즈의 정리에 따라 클래스를 예측합니다.

 

P(c|x) = P(x|c)P(c) / P(x)

 

여기서 P(c|x)는 주어진 특징 x에 대한 클래스 c의 사후 확률, P(x|c)는 클래스 c에서 특징 x의 가능성, P(c)는 클래스 c의 사전 확률, P(x)는 특징 x의 확률입니다.

 

3. 서포트 벡터 머신(SVM): SVM은 마진을 최대화하는 초평면을 찾습니다. 이를 위해 다음의 최적화 문제를 해결합니다.

 

min(1/2 ||w||^2), s.t. y(i)(w^T x(i) + b) >= 1, ∀i

 

여기서 w는 초평면의 법선 벡터, x(i)는 각 데이터 포인트, y(i)는 각 데이터 포인트의 클래스 레이블입니다.

 

4. 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 로지스틱 회귀는 로지스틱 함수를 사용하여 확률을 예측합니다.

 

p = 1 / (1 + e^-(β0 + β1*x))

 

여기서 p는 특징 x가 특정 클래스에 속할 확률, β0와 β1은 모델 파라미터입니다.

 

5. 신경망(Neural Networks): 신경망은 입력과 가중치의 선형 조합을 비선형 활성화 함수를 통해 변환하여 출력을 생성합니다.

 

z = f(w^T x + b)

 

여기서 z는 출력, x는 입력, w는 가중치, b는 편향, f는 활성화 함수입니다. 이들 각각의 방법은 서로 다른 가정과 특징을 가지고 있으므로, 적절한 문제에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

 

결론

 

분류는 기계 학습과 통계학에서 가장 중요한 작업 중 하나로, 데이터를 미리 정의된 여러 범주 중 하나로 할당하는 과정입니다. 분류 알고리즘은 주로 지도 학습의 형태를 띠며, 이는 학습 데이터의 특징과 관련 클래스 레이블을 기반으로 모델을 학습하고, 새로운 데이터의 클래스 레이블을 예측하는 방식입니다. 분류 알고리즘은 다양한 형태가 있으며, 각기 다른 방식으로 문제를 해결합니다. 의사 결정 트리, 나이브 베이즈, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀, 신경망 등이 있습니다. 이들 각각은 서로 다른 가정과 계산 방식을 가지고 있으며, 문제의 특성에 따라 적합한 알고리즘을 선택하여 사용하게 됩니다. 분류는 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이메일 스팸 감지, 신용카드 사기 탐지, 의료 진단, 이미지 인식 등 다양한 응용 분야에서 분류 알고리즘이 활용되고 있습니다. 따라서 분류 이론과 알고리즘에 대한 깊은 이해는 데이터 과학자, 엔지니어, 연구자 등에게 중요한 역량으로 간주됩니다.

 

분류(Classification)은 무엇일까요?에 대해 답해보았습니다. 분류는 어떤 결과를 예측할 수 있는 하나의 도구로써 사용될 수 있습니다. 예측을 할 수 있다는 것은 현재 어떤 행동을 해야할지 정할 수 있다는 것이며, 이로인해 행동 양식이 완전히 변화될 수 있습니다. 이러한 관점에서 통계는 단순히 결과를 확인하는 것을 넘어서, 예측을 통해 우리의 행동을 바꿔놓을 수 있는 것입니다.