AI·ML 방법론: 예측모형

[머신·딥러닝 예측방법] 섹션 메인(AI·ML 방법론)

이 섹션에서는 머신러닝·딥러닝을 통계학적 방법론의 확장으로 이해하는 관점을 다룬다. 예측·분류 모형의 설계, 학습과 검증, 불확실성 평가, 설명가능성 등 현대 AI 방법론의 핵심 논의를 체계적으로 정리한다.

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[머신·딥러닝 예측방법] 예측방법: 서론

예측은 관측되지 않은 Y를 잘 맞추는 것이 목표이며, 핵심은 일반화 성능이다. 편향–분산 트레이드오프, 과적합/과소적합, 교차검증의 역할을 통해 “훈련 성능 ≠ 실제 성능”이라는 원리를 명확히 정리한다.

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[머신·딥러닝 예측방법] 예측방법: 회귀분석

회귀 기반 예측은 E(Y|X) 또는 Y=f(X)를 추정해 연속형 값을 예측한다. 선형회귀를 출발점으로, 상호작용·비선형 확장, 정규화, 예측오차 평가(RMSE/MAE)를 다룬다. 해석 가능성과 예측력 간의 균형(단순성 vs 유연성)을 함께 강조한다.

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[머신·딥러닝 예측방법] 예측방법: 규제회귀

규제회귀는 손실함수에 페널티를 추가해 복잡도를 제어하고 과적합을 줄인다. 릿지(L_2)는 계수를 축소해 안정성을 높이고, 라쏘(L_1)는 변수선택 효과를 제공한다. 선택은 교차검증으로 수행하며, 표준화와 해석상의 주의점을 함께 정리한다.

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[머신·딥러닝 예측방법] 예측방법: 차원축소

차원축소는 많은 변수 정보를 소수의 축으로 요약해 학습을 안정화하고 계산 부담을 줄인다. PCA 기반 특징 추출과 주성분회귀(PCR), PLS의 기본 아이디어를 소개한다. “설명분산이 큰 축이 예측에 항상 유리한가?”라는 관점에서 장단점을 비교한다.

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[머신·딥러닝 예측방법] 예측방법: 비선형회귀

현실 데이터는 비선형 관계가 많아, 유연한 함수 f(X)가 필요하다. 다항회귀, 스플라인, GAM, 커널/국소회귀 등 대표적 비선형 회귀 접근을 정리한다. 유연성이 커질수록 과적합 위험도 커지므로, 규제·검증을 통한 복잡도 제어가 핵심이다.

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[머신·딥러닝 예측방법] 예측방법: 트리기반

트리 기반 방법은 규칙 기반 분할로 비선형·상호작용을 자동으로 포착한다. 단일 트리의 불안정성을 앙상블(배깅·랜덤포레스트·부스팅)로 개선하며, 예측력을 크게 높인다. 특성 중요도, 부분의존(PDP), SHAP 등 해석 도구와 함께 활용 방법을 다룬다.

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[머신·딥러닝 예측방법] 예측방법: 딥러닝회귀

딥러닝 회귀는 다층 신경망으로 복잡한 비선형 함수를 학습해 연속형 Y를 예측한다. 손실(MSE/MAE/Huber), 최적화(경사하강·Adam), 정규화(드롭아웃·조기종료)로 학습을 안정화한다. 또한 예측값뿐 아니라 예측구간/분포 예측(분위수 회귀 등)으로 불확실성까지 확장할 수 있음을 소개한다.