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머신러닝 프로젝트의 본질은 단순한 모델 학습이 아니라 최적의 모델을 선택하여 의사결정에 적용하는 것입니다.이번 글에서는 여러 모델의 성능을 종합적으로 비교하는 전략, 평가 기준, 시각화 및 해석 방법까지 상세히 다룹니다.1. 모델 비교란 무엇을 비교하는가?단순히 “정확도가 높은 모델”만 선택하면 안 됩니다.업무 목적, 데이터 특성, 해석 가능성, 운영 비용 등 다양한 측면을 고려해야 합니다.비교 요소 설명 고려 시점예측 정확도Precision, Recall, F1-score, R2 등성능 중심 선택 시학습 속도모델 학습 시간, 자원 소모량실시간/대용량 처리 환경예측 속도실시간 응답 필요 여부온라인 서비스해석 가능성피처 중요도, 결정 경로금융, 의료, 정책 분야유지보수성리트레이닝 필요성정기 운영 환경데이터..

분류(Classification)는 머신러닝 문제 중 가장 실무 활용도가 높은 분야입니다.스팸메일 탐지, 질병 진단, 고객 이탈 예측, 금융 신용평가, 이미지 판별 등 대부분의 의사결정 문제는 결국 ‘분류’ 문제로 환원됩니다.이번 글에서는 분류 문제의 정의, 핵심 모델, 평가 방식, 실전 코드 흐름까지 상세하게 정리합니다.1. 분류 문제란 무엇인가?분류(Classification)는 입력된 특성(feature)을 기반으로 정해진 클래스(범주, label) 중 하나에 속하는지를 예측하는 문제입니다.예시:입력 데이터 타겟 클래스고객 나이, 사용 시간, 결제 수단구매 여부 (0 or 1)리뷰 내용, 단어 빈도긍정/부정이메일 본문스팸 / 정상2. 분류 문제의 유형유형 설명 예시이진 분류 (Binary)클래스가 ..