회귀 분석과 머신러닝 기법은 어떤 차이가 있나요?
회귀 분석과 머신러닝 기법은 모두 예측 모델을 구축하는 데 사용되지만, 접근 방식과 목표에 차이가 있습니다. 회귀 분석은 주로 통계적 추론에 기반하여 변수 간의 관계를 모델링하고, 이를 통해 인과 관계를 파악하거나 예측을 수행합니다. 명확한 가정과 해석 가능한 결과를 중시하며, 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등 다양한 유형이 있습니다. 반면, 머신러닝 기법은 데이터 패턴을 학습하여 예측 성능을 최대화하는 데 중점을 둡니다. 데이터의 복잡한 비선형 관계를 처리할 수 있으며, 의사결정 트리, 서포트 벡터 머신, 신경망 등 다양한 알고리즘을 포함합니다. 회귀 분석은 해석 가능성이 높지만, 복잡한 관계를 모델링하는 데는 한계가 있을 수 있습니다. 머신러닝은 높은 예측 정확도를 달성할 수 있지만, 모델의 해석이 어려울 수 있습니다. 따라서, 분석 목표가 인과 관계의 이해에 있다면 회귀 분석이, 예측 정확도가 중요하다면 머신러닝 기법이 더 적합할 수 있습니다. 하지만, 최근에는 해석 가능한 머신러닝 기법들이 개발되고 있으므로, 분석 목표에 따라 적절한 기법을 선택하는 것이 중요합니다.
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