[데이타베이스] 데이터마이닝 6가지 기법에 대한 조사(적용방법, 과정 및 사례)

1. 분류(Classification)

분류(Classification)는 데이터마이닝에서 주어진 데이터를 사전에 정의된 여러 범주 또는 클래스 중 하나로 분류하는 기법이다. 이 방법은 데이터를 분석하여 패턴과 규칙을 찾고, 이를 이용해 새로 들어오는 데이터를 적절한 클래스로 할당하는 과정을 포함한다. 분류의 적용방법은 크게 지도학습(supervised learning)에 기반하며, 학습 데이터셋을 바탕으로 모델을 구축한다. 일반적으로 의사결정트리, 나이브 베이즈, 인공신경망, 서포트 벡터 머신(SVM) 등의 알고리즘이 사용된다. 분류 과정은 먼저 데이터의 특성과 변수들을 분석하고, 이를 토대로 학습용 데이터를 만든 뒤, 분류 규칙이나 모델을 구축한다. 이후 테스트 데이터를 활용하여 분류 성능을 검증하며, 사용 목적에 따라 최적의 분류모델을 선택한다. 예를 들어, 은행에서는 신용대출 신청자의 신용도를 예측하기 위해 분류 기법이 널리 활용된다. 2xxx년 기준, 미국 은행권에서는 고객의 신용등급 예측 정확도가 82%에 달했으며, 이를 통해 금융기관들은 대출 승인 결정을 신속하고 정확하게 수행할 수 있었다. 또한 병원에서는 환자의 진단 결과를 ‘양성’과 ‘음성’으로 …