머신러닝의 X와 y, 어렵지 않아요!

머신러닝은 결국 "입력을 보고 답을 맞추는 시험" 같은 것입니다.

시험 비유로 이해하기

시험 문제지: "24도, 습도 80%일 때 아이스크림 판매량은?"
시험 답안지: "100개"

왜 대문자 X와 소문자 y로 쓸까?

• X (대문자): 여러 개의 특성이 모여 표(행렬) 형태이므로 대문자
• y (소문자): 한 줄짜리 벡터(목록) 형태이므로 소문자

X = [
    [24, 80],   # 첫 번째 데이터: 온도 24, 습도 80
    [28, 75],   # 두 번째 데이터: 온도 28, 습도 75
    [30, 90]    # 세 번째 데이터: 온도 30, 습도 90
]
y = [100, 120, 150]  # 각각의 판매량 정답

학습 과정

1. 모델에게 X와 y를 함께 보여줍니다 ("이런 날씨엔 이만큼 팔려")
2. 모델은 X와 y 사이의 규칙(패턴)을 스스로 찾습니다
3. 새로운 X(예: 온도 26, 습도 85)를 주면 → y(판매량)를 예측합니다

다양한 예시로 익히기

💡 핵심: 머신러닝의 첫 단계는 항상 "무엇이 X(입력)이고 무엇이 y(정답)인가?"를 정하는 것입니다.