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1. 지도학습이란?지도학습(Supervised Learning)은 입력 데이터(Input) 와 정답(Label) 이 함께 주어져,모델이 이를 학습한 뒤 새로운 입력에 대한 정답을 예측하는 학습 방식입니다.1.1 분류 vs 회귀구분 설명 출력값 예시 활용 사례분류데이터가 속할 범주(Category)를 예측스팸/정상, 품종명, 등급스팸메일 탐지, 질병 진단회귀연속적인 숫자 값을 예측가격, 온도, 확률주가 예측, 판매량 예측2. 분류(Classification)2.1 개념데이터를 여러 범주(Class) 중 하나로 분류예: ‘이 메일은 스팸인가, 아닌가?’2.2 주요 알고리즘로지스틱 회귀(Logistic Regression)의사결정나무(Decision Tree)서포트 벡터 머신(SVM)랜덤 포레스트(Random..

Lasso Regression이란?Lasso Regression은 과적합(overfitting)을 방지하고 모델을 단순화하기 위해 고안된 선형 회귀의 확장 기법입니다. 특히 변수가 많은 경우, 불필요한 변수를 자동으로 제거해주기 때문에 해석 가능하고 일반화 성능이 높은 모델을 만들 수 있습니다.Lasso Regression의 개념Lasso는 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator의 줄임말로, L1 정규화 항을 포함한 회귀 모델입니다.일반 선형 회귀 식:y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxₙ + εLasso 회귀의 손실 함수:Loss = RSS + λ \* Σ|βᵢ|RSS: 잔차 제곱합 (Residual Sum of Squares)λ: 규..