머신러닝을 사용하면 과거의 데이터로 미래 결과를 예측할 수 있습니다. AutoML Tables는 회귀 또는 분류 문제에 관한 예측을 제공합니다. 해결하려는 문제의 유형과 예측 대상을 이해하면 효과적인 데이터세트 작성에 도움이 됩니다.
회귀 문제
회귀 모델은 숫자 값을 예측합니다. 집이 얼마에 팔릴 것인가, 다음 달 특정 소비자가 웹 사이트에서 얼마를 쓸 것인가가 대표적인 회귀 문제입니다.
회귀 모델에는 숫자인 타겟 열이 존재합니다.
분류 문제
분류 모델은 정해진 수의 개별적인 잠재 카테고리에서 카테고리를 예측합니다. 이메일의 스팸 여부, 학생이 관심을 보일 수업 유형 등이 대표적인 분류 문제입니다. 타겟 열의 값이 3개 이상의 선택 중 하나가 될 수 있다면, 다중 클래스 분류 문제가 됩니다.
분류 모델에는 범주형인 타겟 열이 존재합니다.