🔥 지도학습 vs 비지도학습 – 모든 데이터와 모델에서 가능한가?

 

 

✅ 1. 대부분의 데이터는 지도학습과 비지도학습 모두 가능

• 데이터에 정답(라벨)이 있으면 → 지도학습
• 데이터에 정답(라벨)이 없으면 → 비지도학습
  
  
• 예제1 ) 타이타닉 데이터
  • Survived(생존 여부)가 있으면 → 지도학습 (분류: 생존 예측)
  • Survived를 없애고 승객 특성만 사용하면 → 비지도학습 (군집: 비슷한 승객 그룹 찾기)
• 예제2 ) 집값 데이터
  • Price(집값)가 있으면 → 지도학습 (회귀 | 집값 예측)
  • Price 없이 지역/방 개수 등으로 그룹화하면 → 비지도학습 (군집 | 비슷한 집 그룹화)

 

❌ 2. 하지만 모든 모델이 지도/비지도 학습 모두에 적용되는 것은 아님

• 지도학습 전용 모델 (라벨 필요)
  • 랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM, 로지스틱 회귀 등
  • 반드시 정답(라벨)이 있어야 학습 가능
  • 비지도학습에서는 사용 불가
• 비지도학습 전용 모델 (라벨 없이 학습)
  • K-Means, DBSCAN, PCA, Autoencoder 등
  • 정답(라벨) 없이 패턴을 찾는 데 사용
  • 지도학습처럼 정답을 예측하는 용도로는 사용 불가

 

🚀 결론

✔️대부분의 데이터는 지도학습과 비지도학습 모두 가능
❌ 하지만 모든 모델이 지도/비지도 학습 모두에 적용되지는 않음
▶️데이터와 모델의 특성을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 함!