한 회사에서 향후 6개월 이내에 이탈할지 여부를 나타내는 클래스로 고객을 그룹화하려고 합니다. 데이터 세트에는 이탈/비이탈 결과 레이블이 지정되어 있습니다. 어떤 유형의 머신러닝 모델을 사용해야 할까요?

고객이 이탈할지 여부를 예측하는 것은 두 가지 범주(이탈 또는 비이탈) 중 하나로 고객을 분류하는 작업이므로 분류(Classification) 모델이 적합합니다. 선형 회귀(Linear regression)는 연속적인 값을 예측하는 데 사용되며, 이탈 예측과 같이 범주형 결과를 예측하는 데는 부적합합니다. 클러스터링(Clustering)은 레이블이 없는 데이터를 그룹화하는 비지도 학습 방법이며, 이미 레이블이 지정된 데이터에 대한 예측에는 사용되지 않습니다. 강화 학습(Reinforcement learning)은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 데 사용되며, 고객 이탈 예측과는 관련이 없습니다.