목표 변수
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Target Variable
목표 변수는 지도 학습에서 모델이 예측하고자 하는 값, 즉 최종 출력 또는 결과를 나타내는 변수이다. 이는 입력 데이터(Input)와 연결된 정답(Label)으로, 모델이 학습을 통해 추정하거나 예측하려는 대상이 된다.
지도 학습에서 목표 변수의 역할:
- 훈련 과정에서 모델은 입력 변수(Feature)와 목표 변수 간의 관계를 학습한다.
- 예측 과정에서는 입력 데이터를 바탕으로 목표 변수를 추론하여 결과를 반환한다.
간단히 말해, 목표 변수는 지도 학습에서 모델이 궁극적으로 예측하고자 하는 값이다.
예시[편집 | 원본 편집]
- 분류(Classification) 문제에서는 목표 변수가 범주형 데이터이다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류할 때, 목표 변수는 “스팸” 또는 “정상”과 같은 클래스(범주)를 나타낸다.
- 예시: 고양이와 개 사진을 분류하는 경우, 목표 변수는 ‘고양이’ 또는 ‘개’가 될 수 있다.
- 회귀(Regression) 문제에서는 목표 변수가 연속형 수치 데이터이다. 예를 들어, 집값을 예측할 때 목표 변수는 집값이라는 숫자 값이 된다.
- 예시: 주식 가격을 예측하는 경우, 목표 변수는 특정 날짜의 주식 가격이 될 수 있다.
