분류 모듈
이 문서에서는 분류 모델 생성을 지 원하는 Azure Machine Learning Studio (클래식)의 모듈을 설명 합니다. 이러한 모듈을 사용 하 여 이진 또는 다중 클래스 분류 모델을 빌드할 수 있습니다.
참고
적용 대상: Machine Learning Studio (클래식)
이 콘텐츠는 Studio (클래식)에만 해당 됩니다. Azure Machine Learning 디자이너에는 비슷한 끌어서 놓기 모듈이 추가 되었습니다. 이 문서에서는 두 가지 버전을 비교 하는방법에 대해 자세히 알아보세요.
분류 정보
분류는 데이터를 사용 하 여 항목 또는 데이터 행의 범주, 유형 또는 클래스를 확인 하는 기계 학습 방법입니다. 예를 들어 분류를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 전자 메일 필터를 스팸, 정크 또는 양호으로 분류 합니다.
- 환자의 실험실 샘플이 종양성인지 확인합니다.
- 영업 캠페인에 응답하는 고객의 성향을 기준으로 고객을 분류합니다.
- 감정을 긍정적 또는 부정적으로 식별합니다.
분류 작업은 분류가 이진 (A 또는 B) 인지, 아니면 다중 클래스 (단일 모델을 사용 하 여 예측할 수 있는 여러 범주) 인지에 따라 구성 되는 경우가 많습니다.
분류 모델 만들기
분류 모델 또는 분류자 를 만들려면 먼저 적절 한 알고리즘을 선택 합니다. 다음 항목을 고려합니다.
- 예측 하려는 클래스나 다른 결과는 몇 개입니까?
- 데이터의 분포는 어떻게 되나요?
- 학습에 얼마나 많은 시간을 허용할 수 있나요?
Machine Learning Studio (클래식)은 여러 분류 알고리즘을 제공 합니다. 다중 클래스 알고리즘을 사용 하는 경우 이진 분류자를 사용 하 여 문제에도 적용할 수 있습니다.
알고리즘을 선택 하 고이 섹션의 모듈을 사용 하 여 매개 변수를 설정한 후 레이블이 지정 된 데이터에 대 한 모델을 학습 합니다. 분류는 감독 된 기계 학습 방법입니다. 항상 레이블이 지정 된 학습 데이터를 요구 합니다.
학습을 완료 하면 모델을 평가 하 고 튜닝할 수 있습니다. 모델에 만족 하는 경우 학습 된 모델을 사용 하 여 새 데이터의 점수 를 매길 수 있습니다.
모듈 목록
분류 범주에는 다음 모듈이 포함 됩니다.
- 다중 클래스 의사 결정 포리스트: 의사 결정 포리스트 알고리즘을 사용 하 여 다중 클래스 분류 모델을 만듭니다.
- 다중 클래스 의사 결정 정글: 의사 결정 정글 알고리즘을 사용 하 여 다중 클래스 분류 모델을 만듭니다.
- 다중 클래스 로지스틱 회귀: 다중 클래스 로지스틱 회귀 분류 모델을 만듭니다.
- 다중 클래스 신경망: 신경망 알고리즘을 사용 하 여 다중 클래스 분류 모델을 만듭니다.
- 일대다 다중 클래스: 앙상블 이진 분류 모델에서 다중 클래스 분류 모델을 만듭니다.
- 2 클래스 평균 퍼셉트론: 평균 퍼셉트론 이진 분류 모델을 만듭니다.
- 2 클래스 Bayes Point machine: Bayes point 컴퓨터 이진 분류 모델을 만듭니다.
- 2 클래스 승격 된 의사 결정 트리: 승격 된 의사 결정 트리 알고리즘을 사용 하 여 이진 분류자를 만듭니다.
- 2 클래스 의사 결정 포리스트: 의사 결정 포리스트 알고리즘을 사용 하 여 2 클래스 분류 모델을 만듭니다.
- 2 클래스 의사 결정 정글: 의사 결정 정글 알고리즘을 사용 하 여 2 클래스 분류 모델을 만듭니다.
- 2 클래스 로컬 심층 지원 벡터 컴퓨터: 로컬 심층 지원 벡터 컴퓨터 알고리즘을 사용 하 여 이진 분류 모델을 만듭니다.
- 2 클래스 로지스틱 회귀: 2 클래스 로지스틱 회귀 모델을 만듭니다.
- 2 클래스 신경망: 신경망 알고리즘을 사용 하 여 이진 분류자를 만듭니다.
- 2 클래스 지원 벡터 컴퓨터: 지원 벡터 컴퓨터 알고리즘을 사용 하 여 이진 분류 모델을 만듭니다.
예제
작업의 분류 예는 Azure AI Gallery를 참조 하세요.
알고리즘 선택에 대 한 도움말은 다음 문서를 참조 하세요.
Azure Machine Learning Machine learning 알고리즘 참고 자료 시트
선택 프로세스를 안내 하는 그래픽 의사 결정 차트를 제공 합니다.
클러스터링, 분류 또는 회귀에 대 한 Azure Machine Learning 알고리즘 선택
다양 한 유형의 기계 학습 알고리즘 및 사용 방법에 대해 더 자세히 설명 합니다.