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최근 몇 년 동안 기계 학습은 예측 분석을 위한 점점 더 인기 있는 도구가 되었습니다. 예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래 이벤트를 예측하는 프로세스입니다. 머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터의 패턴을 자동으로 감지하고 미래 이벤트에 대한 예측을 할 수 있기 때문에 예측 분석에 매우 적합합니다.
의사 결정 트리, 지원 벡터 머신 및 인공 신경망을 포함하여 예측 분석에 사용할 수 있는 다양한 기계 학습 알고리즘이 있습니다. 이 게시물에서는 예측 분석을 위한 의사 결정 트리 사용에 중점을 둘 것입니다. 결정 트리는 고객의 구매 여부, 환자의 특정 질병 발생 여부, 학생의 과정 통과 여부 등 다양한 결과를 예측하는 데 사용할 수 있는 기계 학습 알고리즘의 한 유형입니다.
예측 분석에 의사 결정 트리를 사용하려면 먼저 데이터에 대한 의사 결정 트리를 교육해야 합니다. 학습 데이터는 의사 결정 트리에 예측 방법을 가르치는 데 사용되는 데이터 집합입니다. 이 데이터에는 레이블이 지정되어야 합니다. 즉, 예측하려는 결과가 포함되어야 합니다. 예를 들어 학생의 과정 통과 여부를 예측하려는 경우 교육 데이터에는 평균 학점, 결석 횟수 및 과정 유형과 같은 과거 학생에 대한 데이터가 포함됩니다. 이러한 각 데이터 포인트에는 코스에서 학생의 최종 성적(합격 또는 불합격)이 표시됩니다.
의사 결정 트리가 데이터에 대해 학습되면 새 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 위해 우리는 의사 결정 트리에 신입생에 대한 데이터를 제공하기만 하면 코스에서 학생의 최종 성적을 예측합니다.
예측 분석에 기계 학습을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 기계 학습은 인간이 감지할 수 없는 데이터의 패턴을 자동으로 감지할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 인간보다 훨씬 빠르게 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 인간은 데이터를 조사하고 예측하는 데 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있지만 기계 학습 알고리즘은 몇 초 또는 몇 분 안에 동일한 예측을 할 수 있습니다.
기계 학습도 확장 가능합니다. 더 많은 데이터가 수집될수록 기계 학습 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 수 있어 더 정확한 예측을 할 수 있습니다. 마지막으로 기계 학습은 편향되지 않습니다. 인간은 종종 예측을 할 때 자신의 개인적 편견에 의해 영향을 받습니다. 기계 학습 알고리즘은 개인의 편견에 영향을 받지 않으며 데이터가 편향되어 있어도 정확한 예측을 할 수 있습니다.
기계 학습의 많은 이점에도 불구하고 예측 분석에 기계 학습을 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 문제도 있습니다. 한 가지 문제는 과적합입니다. 과적합은 기계 학습 알고리즘이 훈련 데이터에 대해 너무 밀접하게 훈련되어 새 데이터에 잘 일반화되지 않을 때 발생합니다. 이로 인해 새 데이터에 대한 예측이 정확하지 않을 수 있습니다. 또 다른 문제는 데이터 품질입니다. 기계 학습 알고리즘이 정확한 예측을 하려면 데이터의 품질이 높아야 합니다. 데이터에 노이즈가 있거나 오류가 포함된 경우 머신 러닝 알고리즘의 예측이 부정확합니다.
이러한 어려움에도 불구하고 기계 학습은 예측 분석에 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 기계 학습을 올바르게 사용하면 높은 정확도로 예측할 수 있습니다.