지도 학습 알고리즘

지도 학습은 훈련 데이터와 그에 대응하는 정답인 라벨을 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다. 훈련 데이터는 입력 변수(feature)의 집합으로 구성되며, 라벨은 각 데이터 포인트에 대해 알고자 하는 출력값이나 범주를 의미한다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 문제에서 이메일의 텍스트 데이터가 훈련 데이터가 되고, '스팸' 또는 '정상'이라는 정보가 라벨이 된다.

라벨의 형태는 해결하려는 문제의 유형에 따라 결정된다. 분류 문제에서는 라벨이 이산적인 범주값(예: 고양이, 강아지, 새)을 가지며, 회귀 문제에서는 라벨이 연속적인 수치값(예: 집 가격, 기온)을 가진다. 학습 과정은 주어진 훈련 데이터와 라벨 쌍을 분석하여, 입력 데이터와 출력 라벨 사이의 관계를 찾아내는 함수를 근사하는 것을 목표로 한다.

라벨링된 데이터의 품질과 양은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미친다. 부정확하거나 편향된 라벨이 포함된 데이터로 학습하면 모델도 그 오류를 학습하게 되어 신뢰할 수 없는 예측을 하게 된다. 또한, 데이터 수집과 라벨링 작업은 많은 시간과 비용이 소요되므로, 효율적인 데이터 전략이 필수적이다.

일반화는 지도 학습 모델이 훈련에 사용되지 않은 새로운, 보지 못한 데이터에 대해서도 잘 작동하는 능력을 의미한다. 모델 학습의 궁극적인 목표는 훈련 데이터를 완벽하게 맞추는 것이 아니라, 새로운 데이터에 대한 정확한 예측을 수행하는 것이다.

모델이 훈련 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에서는 성능이 크게 떨어지는 현상을 과적합이라고 한다. 반대로, 모델이 너무 단순하여 훈련 데이터의 기본적인 패턴조차 제대로 학습하지 못하는 상태는 과소적합이라고 한다. 일반화 성능이 좋은 모델은 이 두 극단 사이의 최적점에 위치한다. 일반화를 향상시키기 위한 주요 기법으로는 정규화, 교차 검증, 드롭아웃(신경망의 경우), 그리고 충분한 양의 훈련 데이터 확보 등이 있다.

일반화 성능은 주로 별도로 마련한 검증 세트나 테스트 세트에서의 성능 지표로 평가된다. 모델 개발 과정에서 하이퍼파라미터 튜닝이나 모델 선택을 위해 검증 세트를 사용하고, 최종 모델의 일반화 성능은 테스트 세트를 사용해 한 번만 평가하는 것이 일반적인 절차이다.

로지스틱 회귀는 종속 변수가 범주형(특히 이진)일 때 사용되는 통계 모델이자 지도 학습 분류 알고리즘이다. 이름에 '회귀'가 포함되어 있지만, 실제로는 분류 문제를 해결하는 데 주로 활용된다. 이 알고리즘은 입력 변수와 출력 범주 사이의 관계를 모델링하기 위해 로지스틱 함수(또는 시그모이드 함수)를 사용하여 연속적인 확률(0과 1 사이의 값)을 출력한다.

로지스틱 회귀 모델의 핵심은 선형 방정식의 결과를 로지스틱 함수를 통해 변환하는 것이다. 선형 회귀식 z = β₀ + β₁X₁ + ... + βₙXₙ을 계산한 후, 이 z 값을 시그모이드 함수 σ(z) = 1 / (1 + e^{-z})에 통과시킨다. 이 함수의 출력은 특정 클래스(예: '1' 또는 '양성')에 속할 확률 P(Y=1|X)을 의미한다. 일반적으로 확률이 0.5(임계값)보다 크면 한 클래스로, 작으면 다른 클래스로 분류한다.

로지스틱 회귀 모델은 주로 최대 우도 추정 방법을 통해 훈련된다. 이 방법은 관측된 데이터가 주어졌을 때 모델의 파라미터(β 값들)를 추정하여, 실제 관측값이 발생할 가능성(우도)을 최대화하는 것을 목표로 한다. 모델의 복잡도를 제어하고 과적합을 방지하기 위해 L1([2]) 또는 L2([3]) 정규화 항을 비용 함수에 추가하는 경우도 흔하다.

이 알고리즘은 계산 효율이 높고 해석이 용이하여 이진 분류 문제의 기본 모델로 널리 사용된다. 스팸 메일 탐지, 질병 진단, 고객 이탈 예측 등 다양한 분야에 적용된다. 다중 클래스 분류 문제에는 소프트맥스 회귀가 일반적으로 사용된다.

의사결정나무는 분류와 회귀 문제 모두에 적용 가능한 지도 학습 알고리즘이다. 이 알고리즘은 데이터의 특성(feature)을 기반으로 일련의 질문(규칙)을 통해 결정을 내리는 트리 구조의 모델을 구축한다. 최종 결과는 마치 나무의 잎사귀에 해당하는 리프 노드에 도달하여 얻어진다. 이 모델은 해석이 용이하고, 수치형과 범주형 데이터를 모두 처리할 수 있으며, 특성 중요도를 계산할 수 있다는 장점을 가진다.

의사결정나무의 학습 과정은 순수도를 최대화하거나 불순도를 최소화하는 방향으로 진행된다. 가장 대표적인 분할 기준으로는 지니 불순도와 엔트로피가 있다. 알고리즘은 모든 가능한 특성과 임계값을 평가하여 데이터를 가장 잘 나눌 수 있는 조건을 선택하고, 이 과정을 재귀적으로 반복하여 트리를 성장시킨다. 그러나 제한 없이 트리를 성장시키면 훈련 데이터에 지나치게 맞추어 과적합이 발생하기 쉽다.

과적합을 방지하기 위해 가지치기 기법이 필수적으로 사용된다. 가지치기는 트리의 최대 깊이를 제한하거나, 리프 노드의 최소 샘플 수를 설정하거나, 불필요한 분支를 제거하는 방식으로 수행된다. 또한, 단일 의사결정나무의 불안정성을 보완하기 위해 랜덤 포레스트나 그래디언트 부스팅 같은 앙상블 학습 방법의 기본 구성 요소로 널리 활용된다.

서포트 벡터 머신(SVM)은 주로 분류 문제를 해결하기 위한 강력한 지도 학습 알고리즘이다. 이 알고리즘의 핵심 목표는 서로 다른 클래스의 데이터 포인트들을 가장 넓은 마진(margin)으로 분리하는 최적의 결정 경계(decision boundary), 즉 초평면(hyperplane)을 찾는 것이다. 이때 결정 경계를 정의하는 데 직접적으로 기여하는 소수의 훈련 데이터 샘플들을 서포트 벡터(support vector)라고 부르며, 알고리즘의 이름이 여기서 유래한다.

서포트 벡터 머신의 작동 원리는 다음과 같다. 알고리즘은 먼저 데이터를 고차원 특성 공간(feature space)으로 매핑한다. 이 과정에서 커널 트릭(kernel trick)이라는 기법을 사용하여 복잡한 비선형 변환을 실제로 계산하지 않고도, 내적(inner product) 연산만으로 고차원에서의 효과를 얻을 수 있다. 널리 사용되는 커널 함수로는 선형 커널, 다항식 커널, 방사 기저 함수(RBF) 커널 등이 있다. 이를 통해 원본 공간에서는 선형적으로 분리할 수 없는 데이터도 고차원 공간에서 선형 초평면으로 분류할 수 있게 된다.

서포트 벡터 머신의 주요 장점과 특징은 아래 표와 같다.

이 알고리즘은 문서 분류, 이미지 인식, 생물정보학 등 다양한 분야에서 성공적으로 적용되었다. 그러나 대규모 데이터셋에 대해 훈련 시간이 길어질 수 있으며, 데이터에 잡음이 많거나 클래스가 겹쳐 있는 경우 성능이 저하될 수 있다는 단점도 있다.

나이브 베이즈는 베이즈 정리를 기반으로 한 확률적 분류 알고리즘이다. 이 알고리즘의 핵심은 모든 특성(피처)들이 서로 독립적이라는 '순진한(naive)' 가정을 바탕으로 한다. 주어진 입력 데이터의 특성 벡터를 관찰했을 때, 그 데이터가 특정 클래스에 속할 사후 확률을 계산하여 가장 높은 확률을 가진 클래스로 분류한다.

알고리즘의 동작은 다음과 같다. 먼저, 훈련 데이터를 사용하여 각 클래스의 사전 확률과 각 특성이 특정 클래스에서 나타날 조건부 확률을 계산한다. 새로운 데이터가 입력되면, 베이즈 정리를 적용하여 각 클래스별로 확률을 추정한다. 이때, 특성 간의 독립성을 가정하기 때문에 결합 확률은 각 특성의 조건부 확률을 단순히 곱하여 계산한다[5].

나이브 베이즈는 주로 텍스트 분류와 스팸 메일 필터링 같은 문제에 널리 사용된다. 그 이유는 문서를 단어의 집합(백 오브 워즈)으로 표현할 때, 단어의 등장 여부가 서로 독립적이라는 가정이 비교적 합리적으로 적용될 수 있기 때문이다. 또한, 학습과 예측 속도가 매우 빠르고 적은 양의 훈련 데이터로도 효과적으로 작동할 수 있다는 장점을 가진다.

주요 단점은 특성 간의 독립성이라는 강한 가정이 현실의 복잡한 데이터에서는 종종 위배된다는 점이다. 예를 들어, 자연어에서 단어들은 서로 강한 상관관계를 가진다. 이러한 가정 위배에도 불구하고, 나이브 베이즈는 실제로 많은 응용 분야에서 놀라울 정도로 강력한 성능을 보여주는 경우가 많다.

선형 회귀는 연속적인 숫자 값을 예측하는 회귀 분석의 가장 기본적이고 널리 사용되는 알고리즘이다. 독립 변수(특징)와 종속 변수(목표값) 사이의 선형 관계를 모델링하여, 입력 데이터를 바탕으로 출력값을 예측한다. 가장 간단한 형태인 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 직선(1차 함수)으로 나타낸다. 다중 선형 회귀는 두 개 이상의 독립 변수를 사용하여 보다 복잡한 관계를 설명한다.

모델은 주어진 데이터에 가장 잘 맞는 직선(또는 초평면)을 찾는 것을 목표로 한다. 이 '가장 잘 맞는' 기준은 일반적으로 잔차(실제 값과 예측 값의 차이) 제곱의 합을 최소화하는 최소제곱법을 통해 결정된다. 이 방법으로 계산된 기울기와 절편이 모델의 파라미터가 된다. 선형 회귀 모델은 해석이 용이하고 계산 비용이 낮다는 장점이 있어, 초기 탐색적 분석이나 다른 복잡한 모델의 성능 비교 기준으로 자주 활용된다.

선형 회귀 모델은 데이터가 선형 관계, 정규성, 등분산성 등의 가정을 충족할 때 가장 효과적이다. 이러한 가정이 위배되면 예측 성능이 저하될 수 있다. 또한, 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 높이기 위해 릿지 및 라쏘 회귀와 같은 정규화 기법을 적용한 변형 모델들이 개발되었다.

릿지 회귀와 라쏘 회귀는 선형 회귀 모델의 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시키기 위해 고안된 정규화 기법을 적용한 회귀 알고리즘이다. 이 두 방법은 모두 손실 함수에 페널티 항을 추가하여 모델의 가중치가 지나치게 커지는 것을 억제한다. 핵심 차이는 추가하는 페널티 항의 형태에 있으며, 이로 인해 모델의 특성이 달라진다.

릿지 회귀는 L2 정규화를 사용한다. 이는 모델 가중치의 제곱합에 비례하는 페널티를 손실 함수에 더한다. 이 페널티는 모든 가중치를 균일하게 0에 가깝게 줄이려는 효과가 있지만, 정확히 0으로 만들지는 않는다. 결과적으로 모델은 모든 입력 특성을 어느 정도 사용하게 되며, 다중공선성이 존재하는 상황에서도 비교적 안정적인 예측을 제공한다.

반면, 라쏘 회귀는 L1 정규화를 사용한다. 이는 가중치의 절댓값의 합에 비례하는 페널티를 적용한다. L1 페널티는 일부 가중치를 정확히 0으로 만들 수 있는 성질이 있다. 이는 불필요하거나 관련성이 낮은 특성을 모델에서 완전히 제거하는 효과를 내어 자동적인 특성 선택이 이루어진다. 따라서 최종 모델은 더 적은 수의 특성만을 사용하는 해석 가능성이 높은 모델이 된다.

두 알고리즘의 정규화 강도는 하이퍼파라미터인 λ(람다) 또는 α(알파)로 조절한다. 이 값이 클수록 페널티의 영향이 커져 가중치가 더 강하게 줄어들고, 모델은 더 단순해진다. 적절한 정규화 강도는 일반적으로 교차 검증을 통해 결정한다. 아래는 두 방법의 핵심 특성을 비교한 표이다.

회귀 트리는 의사결정나무 알고리즘을 회귀 문제에 적용한 모델이다. 분류 트리가 범주형 레이블을 예측하는 반면, 회귀 트리는 연속적인 수치 값을 예측하는 것이 목표이다. 트리의 기본 구조는 비슷하지만, 리프 노드에서의 출력과 분할 기준이 다르다. 각 리프 노드는 해당 영역에 속하는 훈련 데이터의 목표값 평균을 예측값으로 출력한다.

트리를 구성하는 핵심은 데이터 공간을 재귀적으로 분할하는 것이다. 분할 기준은 일반적으로 분산 감소를 최대화하거나 평균 제곱 오차를 최소화하는 특성과 임계값을 선택한다. 알고리즘은 모든 가능한 분할 지점에 대해 오차를 계산하고, 오차를 가장 크게 줄이는 분할을 선택한다. 이 과정은 중지 조건(예: 최소 샘플 수, 최대 깊이)에 도달할 때까지 반복된다.

회귀 트리의 주요 특징은 다음과 같다.

단점으로는 단일 트리는 과적합되기 쉽고, 작은 데이터 변화에 대해 구조가 불안정할 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 랜덤 포레스트나 그래디언트 부스팅 같은 앙상블 학습 방법과 결합하여 사용되는 경우가 많다. 회귀 트리는 주택 가격 예측, 수요 예측, 지속시간 예측 등 다양한 연속값 예측 문제에 적용된다.

배깅은 앙상블 학습의 핵심 기법 중 하나로, 'Bootstrap Aggregating'의 약어이다. 이 방법은 원본 훈련 데이터 집합에서 중복을 허용한 무작위 샘플링(부트스트랩 샘플)을 여러 번 수행하여 각각의 샘플에 대해 기본 예측 모델을 독립적으로 학습시킨 후, 그 결과를 집계(평균 또는 투표)하여 최종 예측을 도출한다.

배깅의 대표적인 알고리즘인 랜덤 포레스트는 의사결정나무를 기본 학습기로 사용한다. 각 의사결정나무는 서로 다른 부트스트랩 샘플로 학습되며, 나무의 분기점을 선택할 때 모든 특성이 아닌 무작위로 선택된 특성의 부분 집합만을 고려한다. 이 이중 무작위화 과정은 개별 나무들 간의 상관관계를 줄여 모델의 분산을 효과적으로 감소시킨다.

배깅과 랜덤 포레스트의 주요 장점과 특징은 다음과 같다.

이 기법은 분류와 회귀 문제 모두에 적용 가능하며, 비교적 튜닝이 쉽고 노이즈에 강한 특성으로 인해 실무에서 널리 사용된다.

부스팅은 여러 개의 약한 학습기를 순차적으로 학습시켜 강력한 하나의 모델을 만드는 앙상블 학습 기법이다. 핵심 아이디어는 이전 학습기가 잘못 예측한 샘플에 가중치를 더 부여하여 다음 학습기가 그 오류를 집중적으로 학습하도록 하는 것이다. 이는 배깅이 독립적으로 여러 모델을 병렬로 만드는 것과 대조된다.

대표적인 알고리즘으로는 그래디언트 부스팅이 있다. 이 방법은 이전 모델의 잔차(오차)를 새로운 목표 변수로 삼아 다음 모델을 학습시킨다. 이를 통해 손실 함수를 최소화하는 방향으로 모델이 순차적으로 개선된다. 그래디언트 부스팅의 효율성을 높인 현대적인 구현체로 XGBoost와 LightGBM이 널리 사용된다.

이러한 부스팅 알고리즘은 구조화된 데이터(테이블 형식 데이터)에서 매우 높은 예측 성능을 보여주어, 많은 데이터 마이닝 대회와 실제 산업 현장에서 표준 도구로 자리 잡았다. 그러나 모델 해석이 상대적으로 복잡하고, 학습 시간이 길며, 하이퍼파라미터 설정에 민감할 수 있다는 점은 고려해야 한다.

다층 퍼셉트론(MLP)은 입력층, 하나 이상의 은닉층, 출력층으로 구성된 순방향 신경망이다. 각 층은 여러 개의 뉴런(노드)으로 이루어지며, 한 층의 모든 뉴런은 다음 층의 모든 뉴런과 가중치를 통해 연결된다. 이 구조는 단일층 퍼셉트론이 선형적으로 분리 가능한 문제만 해결할 수 있다는 한계를 극복하여, 비선형 문제를 모델링할 수 있게 해준다.

MLP의 핵심 작동 원리는 순전파와 역전파 알고리즘에 있다. 순전파 과정에서 입력 데이터는 각 층을 통과하며 가중치 합과 활성화 함수를 거쳐 출력값을 생성한다. 이 출력값과 실제 목표값(레이블) 사이의 오차를 계산한 후, 역전파 알고리즘을 사용하여 오차를 출력층에서 입력층 방향으로 전파하면서 각 연결의 가중치를 조정한다. 이 과정은 주로 경사 하강법을 기반으로 하여 오차를 최소화하는 방향으로 모델을 학습시킨다.

다층 퍼셉트론은 분류와 회귀 문제 모두에 적용될 수 있는 범용적인 지도 학습 알고리즘이다. 그러나 깊은 네트워크를 학습시킬 때 기울기 소실 문제가 발생할 수 있으며, 많은 수의 매개변수로 인해 과적합에 취약할 수 있다. 이러한 한계는 이후 등장한 배치 정규화, 드롭아웃 같은 규제 기법과 더 깊고 전문화된 심층 신경망 구조의 발전으로 부분적으로 해결되었다.

합성곱 신경망(CNN)은 주로 이미지 분류 문제를 해결하기 위해 설계된 심층 신경망의 한 유형이다. 전통적인 다층 퍼셉트론과 달리, 합성곱 연산과 풀링 연산을 통해 공간적 또는 구조적 정보를 효과적으로 학습하는 것이 핵심 특징이다. 이 구조는 이미지의 지역적인 패턴(예: 모서리, 질감, 색상 변화)을 계층적으로 추출하여 조합함으로써 고수준의 특징(예: 눈, 코, 바퀴)을 인식하고 최종적으로 전체 객체를 분류하는 데 적합하다.

CNN의 기본 아키텍처는 일반적으로 합성곱 층, 풀링 층, 그리고 완전 연결 층이 번갈아 또는 순차적으로 배치된다. 합성곱 층은 필터(또는 커널)를 사용해 입력 이미지의 작은 영역을 스캔하며 특징 맵을 생성한다. 이어지는 풀링 층(주로 최대 풀링)은 특징 맵의 공간적 크기를 축소하여 계산 효율성을 높이고 과적합을 완화시킨다. 이러한 과정을 여러 번 반복한 후, 마지막에 위치한 완전 연결 층은 추출된 고차원 특징을 입력받아 최종 분류(예: '고양이' vs '개')를 수행한다.

이미지 분류를 위한 대표적인 CNN 모델로는 LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet 등이 있다. 이러한 모델들은 ImageNet 대규모 시각 인식 챌린지(ILSVRC)와 같은 경쟁을 통해 발전했으며, 층의 깊이를 증가시키거나 잔차 연결[6]과 같은 혁신적인 기법을 도입하여 정확도를 극대화했다. CNN은 현재 얼굴 인식, 의료 영상 분석, 자율 주행의 객체 감지 등 다양한 컴퓨터 비전 분야의 분류 작업에서 사실상의 표준 알고리즘으로 자리 잡았다.

분류 모델의 성능을 정량적으로 측정하기 위해 여러 가지 평가 지표가 사용된다. 가장 기본적인 지표는 정확도로, 전체 예측 중 올바르게 예측한 비율을 의미한다. 그러나 정확도는 클래스 간 데이터 분포가 불균형할 경우 모델의 성능을 왜곡할 수 있다는 단점이 있다. 예를 들어, 95%의 데이터가 A 클래스인 상황에서 모든 샘플을 A로 예측하는 모델은 95%의 높은 정확도를 보이지만, 실제로 유용한 모델이라고 보기 어렵다.

이러한 한계를 보완하기 위해 정밀도와 재현율이 함께 사용된다. 정밀도는 모델이 양성(Positive)으로 예측한 샘플 중 실제로 양성인 비율을 나타내며, '거짓 양성'을 최소화하는 데 중점을 둔다. 반면, 재현율은 실제 양성 샘플 중 모델이 양성으로 올바르게 예측한 비율을 나타내며, '거짓 음성'을 최소화하는 데 중점을 둔다. 두 지표는 일반적으로 트레이드오프 관계에 있다.

정밀도와 재현율의 조화 평균인 F1 점수는 두 지표를 하나의 숫자로 종합하여 보여준다. F1 점수는 클래스 불균형이 심한 데이터셋에서 모델의 성능을 평가할 때 특히 유용하다. 정밀도와 재현율이 모두 높을수록 F1 점수도 높아진다.

이러한 지표들은 혼동 행렬을 기반으로 계산된다. 혼동 행렬은 예측 결과와 실제 값을 2x2 표로 정리한 것으로, 진짜 양성(TP), 거짓 양성(FP), 거짓 음성(FN), 진짜 음성(TN)의 네 가지 경우의 수를 보여준다.

문제의 도메인에 따라 정밀도와 재현율 중 어느 것을 더 중요하게 고려할지 결정한다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링에서는 정상 메일을 스팸으로 잘못 분류하는 것(거짓 양성)을 줄이는 정밀도가 더 중요할 수 있다. 반면, 질병 진단에서는 실제 환자를 놓치는 것(거짓 음성)을 줄이는 재현율이 더 중요할 수 있다.

회귀 모델의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 여러 가지 지표가 사용된다. 가장 기본적인 평가 지표는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)이다. MSE는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이인 오차(잔차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산한 값이다. 제곱을 하기 때문에 큰 오차에 더 큰 패널티를 부여하며, 오차의 단위가 제곱되어 해석이 직관적이지 않을 수 있다는 단점이 있다.

이를 보완하기 위해 MSE의 제곱근인 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 자주 사용된다. RMSE는 MSE에 제곱근을 취함으로써 오차 지표의 단위를 실제값과 동일하게 맞춘다. 이는 예측 오차가 평균적으로 실제 값과 얼마나 차이나는지를 원래 단위로 해석할 수 있게 해준다. 따라서 MSE보다 모델 성능의 실제 규모를 파악하기에 더 용이하다.

결정 계수(R-squared, R²)는 모델이 데이터의 분산을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표이다. 값의 범위는 일반적으로 0에서 1 사이이며, 1에 가까울수록 모델이 데이터를 완벽하게 설명함을 의미한다. R²는 종속 변수의 총 변동 중에서 회귀 모델로 설명 가능한 변동의 비율을 나타낸다. 그러나 설명 변수가 증가하면 R² 값이 자연스럽게 증가하는 경향이 있어, 변수의 개수를 고려한 수정 결정 계수를 함께 참고하는 경우도 많다.

이러한 지표들은 상호 보완적으로 사용된다. MSE와 RMSE는 예측 오차의 절대적 크기를 평가하는 데 적합하고, R²는 모델의 설명력을 상대적인 비율로 평가하는 데 적합하다. 실제 분석에서는 문제의 맥락과 목적에 따라 적절한 평가 지표를 선택하거나 여러 지표를 종합적으로 검토한다.

주어진 문제의 유형과 데이터의 특성에 따라 적합한 지도 학습 알고리즘을 선택하는 것은 성공적인 모델 구축의 핵심 단계이다. 일반적인 선택 가이드는 다음과 같다.

분류 문제의 경우, 목표 변수가 범주형일 때 적용된다. 이진 분류에는 로지스틱 회귀가 해석이 용이한 기본 선택지이다. 복잡한 결정 경계가 필요하거나 고차원 데이터를 다룰 때는 서포트 벡터 머신이 효과적일 수 있다. 빠른 예측과 간단한 규칙 생성이 필요하면 의사결정나무를 고려하지만, 단일 트리는 과적합되기 쉬우므로 랜덤 포레스트나 XGBoost 같은 앙상블 학습 방법을 사용하여 성능과 안정성을 높이는 것이 일반적이다. 텍스트 분류와 같은 문제에는 나이브 베이즈가 계산 효율성이 높다.

회귀 문제는 연속적인 수치를 예측할 때 사용된다. 변수 간의 선형 관계가 강하게 의심되면 선형 회귀가 첫 번째 접근법이다. 그러나 특징 변수가 많거나 다중공선성이 존재할 경우, 릿지 및 라쏘 회귀를 통해 정규화를 적용하여 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있다. 비선형 관계를 모델링해야 한다면 회귀 트리 또는 이를 앙상블한 방법들이 적합하다.

다음 표는 주요 문제 유형과 초기 알고리즘 선택을 위한 간략한 안내를 제공한다.

최종 선택은 항상 탐색적 데이터 분석과 모델 평가 지표를 통한 실험적 검증을 수반해야 한다. 데이터의 크기, 잡음 수준, 특징 변수의 수와 유형(범주형/수치형)도 알고리즘 선택에 중요한 영향을 미친다. 예를 들어, 데이터 샘플 수가 매우 적을 때는 복잡한 모델은 피하는 것이 좋으며, 이미지나 시계열과 같은 특수한 데이터에는 합성곱 신경망이나 순환 신경망 같은 전문 구조가 필요하다.

과적합은 모델이 훈련 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운, 보지 못한 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상이다. 이는 모델이 데이터의 잡음이나 특정 패턴까지 학습하여 발생하며, 모델의 복잡도가 높을수록 발생 가능성이 커진다.

과적합을 방지하기 위한 주요 기법으로는 정규화, 드롭아웃, 데이터 증강, 조기 종료 등이 있다. 정규화는 모델의 가중치에 제약을 가해 복잡도를 낮추는 방법으로, L1 정규화(라쏘)와 L2 정규화(릿지)가 대표적이다. 드롭아웃은 주로 신경망에서 사용되며, 훈련 과정에서 무작위로 일부 뉴런을 비활성화하여 특정 뉴런에 대한 의존도를 낮춘다. 데이터 증강은 기존 훈련 데이터를 변형하거나 합성하여 데이터의 양과 다양성을 인위적으로 늘리는 기법이다. 조기 종료는 훈련 중 검증 데이터에 대한 성능이 더 이상 향상되지 않을 때 훈련을 중단하여 과적합을 방지한다.

이 외에도 훈련 데이터의 양을 늘리거나, 모델의 복잡도를 의도적으로 낮추는 것(예: 의사결정나무의 가지치기, 신경망의 층 수/뉴런 수 감소)도 기본적인 방지 방법이다. 적절한 기법의 선택은 문제의 도메인, 데이터의 특성, 사용하는 알고리즘에 따라 달라진다.