머신러닝 개념 정리 리포지토리입니다.

1. 범주형 자료

• 범주형 자료는 몇개의 범주로 나누어진 자료를 말함
• 예를들어 성별(남/녀), 성공여부(성공/실패), 혈액형(A/B/O/AB), 효과(있음/없음), 같은 자료들이 범주형 자료

성별, 성공여부, 혈액형의 경우는 아무런 순서가 없으며, '분류'를 목적으로 하는데 이러한 척도를 명목형 자료라고 한다.

효과와 같이 명목척도이면서, '순서'에 의미가 있다면, 순서형자료라고 한다.

2. 수치형 자료

• 수치형 자료에는 이산형자료와 연속형 자료가 있음

• 이산형자료(discrete dataset)는 이산적인 값을 찾는 데이터를 말함

  • 예를들어 일정기간동안의 발생횟수, 출산횟수 같은 데이터

• 연속형자료(continuous data)는 연속적인 값을 갖는 데이터를 말함

  • 예를들면 실장, 체중, 혈압과 같은 데이터

• 이러한 자료의 형태에 따라 분석방법이 달라짐