[ADsP - 데이터 분석] 분류 알고리즘 완전 정복: 의사결정나무부터 앙상블까지, ADsP 준비 끝내기

3-5 정형 데이터 마이닝
분류 알고리즘 완전 정복
: 의사결정나무부터 앙상블까지, ADsP 준비 끝내기

여러분, 혹시 분류 알고리즘이라고 들어보셨나요? 데이터 분석에서 '분류'는 마치 미로 속에서 정답을 찾아가는 나침반 같은 존재예요. 🤖 고객이 이탈할지 말지, 이메일이 스팸인지 아닌지, 사진 속에 강아지가 있는지 없는지… 이런 결정들을 내려주는 도구가 바로 분류 알고리즘이죠.

그런데 문제는, ADsP 시험에 나오는 분류 알고리즘 종류가 너무 많다는 거예요. 의사결정나무, 로지스틱 회귀, k-NN, SVM, 인공신경망, 앙상블… 이름만 들어도 머리가 아픈데, 이걸 전부 이해하고 구분까지 해야 한다니! 😵‍💫

그래서 이 글에서는 ADsP 자격증을 준비하는 분들을 위해 분류 알고리즘을 하나하나 아주 쉽게, 예시와 함께 정리해드릴게요. 단순히 개념 설명에 그치지 않고 실제 시험에 나올 만한 포인트까지 콕콕 찝어드릴 테니, 끝까지 읽어보세요. 분류 알고리즘, 이 글 하나로 완전 정복할 수 있습니다.

목차

1. 의사결정나무 [모의고사 포함] 2. 로지스틱 회귀 [모의고사 포함] 3. k-NN (K-최근접 이웃) [모의고사 포함] 4. SVM (서포트 벡터 머신) [모의고사 포함] 5. 인공신경망 (Neural Network) [모의고사 포함] 6. 앙상블 학습 (랜덤포레스트·배깅·부스팅) [모의고사 포함]

1. 의사결정나무 (Decision Tree)

의사결정나무는 이름처럼 나무 형태로 데이터를 나누어 분류하는 아주 직관적인 알고리즘이에요. 데이터를 조건에 따라 가지치기 하듯 분할해가며 최종적으로 분류 결과를 만들어냅니다. 예를 들어, "고객이 이탈할까?"라는 질문에 대해, 나이·이용기간·서비스 만족도 등 조건을 차례차례 따져가며 예/아니오로 결론을 내리는 방식이죠.

의사결정나무의 핵심 개념 🌲

• 루트 노드: 나무의 가장 위에서 시작하는 기준점
• 가지 (Branch): 조건에 따른 분할 경로
• 잎 (Leaf): 최종 분류 결과가 도달하는 지점

결정 기준은 지니 불순도(Gini Index), 엔트로피(Entropy), 정보이득(Information Gain) 같은 값을 계산해서 설정합니다. 그니까요, 더 정돈된 분할을 찾아가는 똑똑한 나무라고 볼 수 있죠.

장점과 단점 한눈에 보기

장점	단점
이해하기 쉽고 시각화 가능	과적합(Overfitting) 발생 가능성
범주형·연속형 모두 처리 가능	작은 변화에도 구조가 크게 바뀜

실전 모의고사 ✏️

1. 의사결정나무에서 불순도를 측정하는 대표 지표는 무엇인가요?
2. 정보이득(Information Gain)은 어떤 개념을 기반으로 하나요?
3. 의사결정나무가 과적합되는 주된 이유는?
4. 분류 기준으로 '엔트로피'를 사용할 때, 가장 적절한 분할은?
5. 의사결정나무는 어느 경우에 가장 효과적인가요?

정답 및 해설:
1) 지니 지수, 엔트로피 등
2) 엔트로피 개념을 기반으로 함
3) 깊이 제한 없이 계속 나무를 분할할 때
4) 정보이득이 최대가 되는 경우
5) 의사결정 경로가 명확한 상황 (예: 고객 이탈 예측)

의사결정나무는 그 자체로도 강력하지만, 다음에 소개할 앙상블 모델의 핵심 재료로도 활용돼요. 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅… 이거 다 의사결정나무 기반이랍니다!

관련 키워드: ADsP 분류 알고리즘, 의사결정나무, 지니지수, 정보이득, 엔트로피

2. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)

로지스틱 회귀는 이름은 '회귀'지만, 실제로는 분류에 쓰이는 아주 중요한 알고리즘이에요. 🤔 특히 이진 분류(yes/no, 0/1) 문제에서 가장 널리 사용되며, 확률을 예측해서 일정 기준(보통 0.5)을 넘으면 하나의 클래스로 분류하죠.

로지스틱 회귀의 작동 원리 ⚙️

선형 회귀와 유사하게 y = β₀ + β₁x₁ + ... + βₙxₙ 형태의 식을 계산한 후, 그 결과를 시그모이드 함수(Sigmoid Function)에 통과시켜 0~1 사이의 확률로 변환합니다.
그리고 이 확률을 기준으로 특정 범주에 속하는지 판단하는 방식이죠.

시그모이드 함수란? 📈

시그모이드 함수는 1 / (1 + e-z) 형태로, 입력값이 크면 1에 가까워지고 작으면 0에 가까워지는 곡선을 그려요. 즉, 예측된 값이 0.8이라면 '1일 확률이 높다'는 뜻이죠.

이 함수 덕분에 로지스틱 회귀는 확률 기반 분류가 가능해지는 거랍니다!

장단점 비교표 📝

장점	단점
모델 해석이 쉬움	복잡한 비선형 분류에는 부적합
학습 속도가 빠름	변수가 많으면 성능 저하

실전 모의고사 ✍️

1. 로지스틱 회귀는 어떤 문제에 사용되는가?
2. 시그모이드 함수의 출력값 범위는?
3. 로지스틱 회귀가 적합하지 않은 경우는?
4. 로지스틱 회귀는 어떤 손실 함수를 사용하는가?
5. 로지스틱 회귀의 결과는 무엇을 의미하는가?

정답 및 해설:
1) 이진 분류 문제
2) 0~1
3) 비선형 복잡한 데이터
4) 로그 손실(Log Loss, Binary Cross-Entropy)
5) 특정 클래스에 속할 확률

관련 키워드: 로지스틱 회귀, 이진 분류, 시그모이드 함수, ADsP 분류 모델

3. k-NN (K-최근접 이웃 알고리즘)

k-NN(K-Nearest Neighbors)은 정말 직관적인 알고리즘이에요. 복잡한 수식이나 모델 학습 없이, "주변 이웃이 누구냐에 따라 나도 정체가 정해진다"는 철학(?)을 갖고 있죠.

쉽게 말해, 새로운 데이터가 들어오면 기존 데이터 중 가장 가까운 k개를 찾아서, 다수결 투표로 분류를 결정하는 방식이에요. 📏 이웃이 3명인데 그중 2명이 '고양이'면, 나도 고양이!

k-NN의 핵심 개념 💡

• 비학습 기반(Instance-based): 학습 과정 없이 전체 데이터를 저장해두고 예측 시 계산
• 거리 계산: 보통 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 사용
• k 값 선택: 홀수 권장, 너무 작거나 크면 과적합 또는 과소적합 발생

그니까요, k-NN은 데이터를 쌓아두고 매번 실시간으로 비교·판단하는 방식이라 정확도는 높지만 처리 속도는 느릴 수 있어요. 특히 데이터 양이 많으면 예측 시 시간이 오래 걸리죠. 😅

장점과 단점 비교표

장점	단점
모델이 단순하고 직관적	예측 시간이 오래 걸림
비선형 복잡한 분류도 가능	특징 수가 많으면 성능 저하 (차원의 저주)

실전 모의고사 🔍

1. k-NN은 학습 과정을 거치나요?
2. k-NN에서 사용되는 거리 측정 방식은?
3. k 값이 너무 작을 때 발생할 수 있는 문제는?
4. k-NN의 단점 중 하나인 '차원의 저주'란 무엇인가요?
5. k-NN이 적합한 상황은?

정답 및 해설:
1) 아니요. 메모리 기반으로 학습 없음
2) 유클리드 거리
3) 과적합(overfitting)
4) 고차원에서 거리 계산이 왜곡되어 정확도 저하
5) 데이터가 적고 특징이 명확한 경우

관련 키워드: k-NN, K 최근접 이웃, 유클리드 거리, 차원의 저주, ADsP 분류 알고리즘

4. SVM (Support Vector Machine)

SVM, 우리말로 서포트 벡터 머신은 '선 긋기의 달인'이라고 불러도 손색이 없어요. 😎 두 그룹을 나누는 가장 최적의 선을 찾아주는 알고리즘으로, 마진(margin)을 최대화하여 두 집단 사이의 간격을 넓히는 게 핵심입니다.

단순히 선형 분리가 가능한 문제뿐만 아니라, 비선형 문제까지 커널 기법(kernel trick)으로 해결할 수 있어요. 즉, 평면에서 해결 못하는 건 차원을 확 올려서 선을 그어버리는 거죠. 이것이 바로 SVM의 간지 포인트!

SVM의 핵심 요소 💥

• 서포트 벡터(Support Vector): 마진 경계에 딱 붙은 데이터 포인트
• 마진(Margin): 두 그룹 사이 간격, 넓을수록 분류가 안정적
• 커널(Kernel): 데이터를 고차원으로 매핑해 선형 분리 가능하게 만드는 트릭

장점과 단점 비교표 🔍

장점	단점
복잡한 비선형 문제도 해결 가능	매우 느린 학습 속도 (특히 데이터 많을 때)
과적합에 강함	커널 선택이 어려움

실전 모의고사 🎯

1. SVM의 주요 목표는?
2. 서포트 벡터란 무엇을 의미하나요?
3. 비선형 문제 해결을 위한 핵심 기법은?
4. SVM의 단점으로 올바른 것은?
5. SVM이 효과적인 데이터 특성은?

정답 및 해설:
1) 마진을 최대화하여 경계를 설정
2) 경계와 가장 가까운 학습 데이터
3) 커널 트릭
4) 느린 속도와 커널 선택의 어려움
5) 선형 또는 약간 비선형 경계가 있는 소규모 데이터

관련 키워드: SVM, 서포트 벡터 머신, 커널 기법, 마진 최대화, ADsP 분류 알고리즘

5. 인공신경망 (Artificial Neural Network)

인공신경망(ANN)은 말 그대로 인간의 뇌 구조를 모방한 알고리즘이에요. 뉴런과 뉴런이 연결되어 자극(입력)을 전달하고 학습을 통해 분류나 예측을 수행하죠.

요즘 말로 하자면, 딥러닝의 뿌리가 되는 아주 기본적인 구조이자 개념이에요. 특히 복잡한 데이터 패턴도 학습할 수 있어서 이미지, 음성, 자연어 처리에 널리 활용돼요.

구조와 작동 원리 🧠

• 입력층(Input Layer): 외부 데이터를 받아들이는 부분
• 은닉층(Hidden Layer): 가중치, 편향, 활성화 함수로 정보를 가공
• 출력층(Output Layer): 최종 분류 결과 도출

활성화 함수로는 ReLU, Sigmoid, Tanh 등이 사용되며, 오차역전파(Backpropagation)를 통해 학습이 이뤄집니다.
이 방식은 데이터가 많고 복잡할수록 강력하지만, 학습 시간도 오래 걸리고 튜닝도 어려워요.

장단점 비교표 📊

장점	단점
복잡한 패턴 탐지가 가능	많은 학습 시간과 자원 필요
비선형 문제에 매우 효과적	과적합 위험 존재

실전 모의고사 🧪

1. 신경망에서 은닉층의 역할은?
2. 활성화 함수의 주요 목적은?
3. 오차역전파는 어떤 단계에서 사용되는가?
4. 신경망이 적합한 문제 유형은?
5. 신경망의 단점 중 하나는?

정답 및 해설:
1) 입력을 가공하여 정보 추출
2) 비선형성 부여
3) 학습 과정에서 오차 수정
4) 이미지, 음성, 복잡한 패턴 인식
5) 많은 자원 소모와 과적합

관련 키워드: 인공신경망, 활성화 함수, 오차역전파, ADsP 딥러닝 기초

6. 앙상블 학습 (Ensemble Learning)

앙상블 학습은 간단히 말해 “혼자보다 함께가 낫다”는 전략이에요. 📦
여러 개의 약한 모델(Weak Learner)을 모아서 하나의 강한 모델을 만드는 방식으로, 예측 정확도 향상에 매우 효과적이에요.

가장 널리 쓰이는 방식은 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 그리고 랜덤포레스트(Random Forest)입니다.

앙상블 학습의 종류 🌐

• 배깅(Bagging): 데이터를 여러 번 샘플링해 모델을 병렬로 학습 → 대표 예: 랜덤포레스트
• 부스팅(Boosting): 이전 모델의 오류를 다음 모델이 보완하도록 순차 학습 → 대표 예: Gradient Boosting, XGBoost
• 스태킹(Stacking): 여러 모델의 예측 결과를 다시 메타모델로 학습

랜덤포레스트란? 🌲🌲🌲

의사결정나무 여러 개를 훈련하고 그 결과를 평균내거나 다수결로 결합하는 방식이에요.
과적합을 방지하면서도 높은 성능을 내는 게 강점이죠. 데이터 특성도 랜덤하게 선택하니 다양한 관점을 반영하게 돼요.

장단점 비교표 ⚖️

장점	단점
예측 정확도가 높음	모델 해석이 어려움
과적합 방지 효과	학습 및 예측 속도 느림

실전 모의고사 🧠

1. 앙상블 학습의 주된 목적은?
2. 배깅과 부스팅의 차이는?
3. 랜덤포레스트는 어떤 알고리즘 기반인가요?
4. 부스팅의 대표 알고리즘은?
5. 앙상블의 단점 중 하나는?

정답 및 해설:
1) 예측 정확도 향상
2) 배깅은 병렬, 부스팅은 순차
3) 의사결정나무
4) XGBoost, Gradient Boosting
5) 모델 해석이 어려움

관련 키워드: 앙상블 학습, 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트, ADsP 분류 알고리즘

마무리: 분류 알고리즘, 이해에서 실전까지

이번 글에서는 ADsP 자격증 시험에 자주 등장하는 분류 알고리즘 여섯 가지—의사결정나무, 로지스틱 회귀, k-NN, SVM, 인공신경망, 앙상블 학습—을 모두 정리해봤습니다.

처음엔 이 많은 알고리즘이 버겁게 느껴질 수 있지만, 각 알고리즘이 가진 핵심 개념, 작동 방식, 장단점을 비교하면서 학습하면 이해가 훨씬 쉬워져요. 특히 모의고사 문제를 함께 풀면서 복습했다면 ADsP 실전 감각도 확 올라갔을 거예요!

학습 전략 인사이트 🎯

• 기출을 반복하자: 실제 기출 문제를 자주 풀어보며 알고리즘 출제 경향을 파악하세요.
• 한눈에 비교하는 표: 알고리즘 간 차이를 표로 정리하면 시험 직전에 매우 유용합니다.
• 실제 예제 연습: 고객 이탈 예측, 이메일 스팸 분류 같은 실제 시나리오로 연습하면 이해도가 쑥쑥!

 

🎉 오늘 학습하신 내용을 복습하면서, 모의고사 문제도 다시 풀어보세요. 이해가 아니라 '체화'가 중요합니다!
다음 포스트에서 다시 만나요. 😊