한양과학기술고등학교

에듀테크 프로젝트 대시보드

기계학습 문제 정의 연습

기계학습 문제 정의 연습

인공지능 기초 · 인공지능과 학습 — 기계학습을 시작하기 전, 무엇을 예측할지(목표변수)와 그 예측에 쓸 입력 정보(특성, feature)를 명확히 정해야 한다. 잘못 정의하면 학습이 아무리 잘 되어도 쓸모가 없다.

1. 직접 해보기 — 상황에서 목표변수와 특성 고르기

이 문제의 목표변수(예측 대상)는?

이 예측에 쓸 특성(입력 정보)을 모두 고르세요

점수
0 / 0
정확도
–
문제 번호
1
목표변수와 특성을 고른 뒤 채점하세요.

2. 목표변수 vs 특성

구분의미예 (집값 예측)
목표변수모델이 예측해야 할 값 (정답)집의 판매 가격
특성(feature)예측에 사용할 입력 정보면적, 방 개수, 위치, 건축연도
흔한 실수 — 목표변수와 상관없는 특성을 넣거나(잡음 증가), 반대로 목표변수와 거의 같은 정보를 특성으로 넣는 경우 («정답을 미리 알려주는» 데이터 누출)가 있다. 특성은 예측 «시점에 실제로 구할 수 있는» 정보여야 한다.