들어가며머신러닝을 시작하면 가장 먼저 접하게 되는 것은 다양한 알고리즘입니다. 하지만 실무에서는 모델의 수학적 원리나 구현 방법보다, 어떤 모델을 선택해야 하는지, 그리고 선택한 모델이 어떤 상황에서 강점을 발휘하는지가 더 중요합니다.이번 장에서는 머신러닝에서 자주 사용되는 대표적인 분류 모델인 Logistic Regression(로지스틱 회귀), Decision Tree(결정 트리), SVM(서포트 벡터 머신), KNN(최근접 이웃), 그리고 앙상블 기법을 활용한 강력한 모델인 Random Forest와 XGBoost를 살펴보겠습니다. 각 모델의 현실적인 장단점과 실무에서 고려할 만한 상황에 대해 논의하며, 어떤 문제에서 어떤 모델을 선택해야 할지에 대한 직관을 제공합니다. 또한 모델의 간단한 코드 구..
