์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ ๋ณด๊ด€๋ฌผ: stats

stats

ํšŒ๊ท€๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ถ„๋ฅ˜์— ์ ‘๊ทผํ•˜์ง€ ์•Š๋Š” ์ด์œ ๋Š” ๋ฌด์—‡์ž…๋‹ˆ๊นŒ? ๋ฌธ์ œ์— ์ ‘๊ทผํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ข‹์ง€ ์•Š๋‹ค๊ณ  ๋งํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๊ธฐ๊ณ„ ํ•™์Šต์—์„œ ๋ณธ ์ผ๋ถ€ ์ž๋ฃŒ๋Š” ํšŒ๊ท€๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์— ์ ‘๊ทผํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ข‹์ง€ ์•Š๋‹ค๊ณ  ๋งํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋งž์ถ”๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์—ฐ์† ํšŒ๊ท€ ๋ถ„์„์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๊ณ  ์—ฐ์† ์˜ˆ์ธก์„ ์ž˜๋ผ ๋ถˆ์—ฐ์† ๋ถ„๋ฅ˜๋ฅผ ์ƒ์„ฑํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ํ•ญ์ƒ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์™œ ๋‚˜์œ ์ƒ๊ฐ์ž…๋‹ˆ๊นŒ?



๋‹ต๋ณ€

โ€œํšŒ๊ท€โ€๋ฅผ ํ†ตํ•œ โ€ .. ์ ‘๊ทผ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œโ€ . โ€œํšŒ๊ท€โ€์˜ ์˜๋ฏธ ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€๋ฅผ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค๊ณ  ๊ฐ€์ •ํ•˜๊ณ ์ด ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ์„ ์ ํ•ฉ ํ™”ํ•˜๋Š” โ€œ๋ถ„๋ฅ˜โ€๋ฐฉ์‹๊ณผ ๋น„๊ตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋ฅผ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๊ธฐ ์ „์— ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ชจ๋ธ์˜ ์ฐจ์ด์ ์„ ๋ช…ํ™•ํžˆํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ค‘์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ์€ ๊ฐ•์šฐ๋Ÿ‰ ๋˜๋Š” ํ–‡๋น› ๊ฐ•๋„์™€ ๊ฐ™์€ ์—ฐ์† ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ์˜ˆ์ธกํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ์ด๋ฏธ์ง€์— ๊ณ ์–‘์ด๊ฐ€ ํฌํ•จ๋  ํ™•๋ฅ ๊ณผ ๊ฐ™์€ ํ™•๋ฅ ์„ ์˜ˆ์ธกํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ™•๋ฅ  ์˜ˆ์ธก ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ์€ ๊ฒฐ์ • ๊ทœ์น™์„ ์ ์šฉํ•˜์—ฌ ๋ถ„๋ฅ˜๊ธฐ์˜ ์ผ๋ถ€๋กœ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด ํ™•๋ฅ ์ด 50 % ์ด์ƒ์ธ ๊ฒฝ์šฐ ๊ณ ์–‘์ด์ธ์ง€ ๊ฒฐ์ •ํ•˜์‹ญ์‹œ์˜ค.

๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€ ๋ถ„์„์€ ํ™•๋ฅ ์„ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋ฏ€๋กœ ํšŒ๊ท€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜, ์ด๊ฒƒ์€ ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ๊ธฐ๊ณ„ ํ•™์Šต ๋ฌธํ—Œ์—์„œ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฐฉ๋ฒ•์œผ๋กœ ์„ค๋ช…๋˜๋Š”๋ฐ, ๋ถ„๋ฅ˜๊ธฐ๋ฅผ ๋งŒ๋“œ๋Š” ๋ฐ ์‚ฌ์šฉ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ  ์ข…์ข… ์‚ฌ์šฉ๋˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฒฐ๊ณผ ๋งŒ ์˜ˆ์ธกํ•˜๊ณ  ํ™•๋ฅ ์„ ์ œ๊ณตํ•˜์ง€ ์•Š๋Š” SVM๊ณผ ๊ฐ™์€ โ€œ์ง„์ •ํ•œโ€๋ถ„๋ฅ˜ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๋„ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฌ๊ธฐ์„œ๋Š” ์ด๋Ÿฐ ์ข…๋ฅ˜์˜ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ๋…ผ์˜ํ•˜์ง€ ์•Š์„ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์— ๋Œ€ํ•œ ์„ ํ˜• ๋Œ€ ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€

Andrew Ng๊ฐ€ ์„ค๋ช… ํ•˜๋“ฏ ์ด ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋‹คํ•ญ์‹์„ ๋งž์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด ์•„๋ž˜ ์˜ˆ์™€ ๊ฐ™์ด {tumor size, tumor type} ์ƒ˜ํ”Œ ์„ธํŠธ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์ง์„ ์„ ๋งž ์ถฅ๋‹ˆ ๋‹ค .

์œ„์˜ ์•…์„ฑ ์ข…์–‘์€ ์„ ์–ป์—ˆ๊ณ  ๋น„ ์•…์„ฑ ์ข…์–‘์€ ์–ป์—ˆ๊ณ  ๋…น์ƒ‰ ์„ ์€ ์šฐ๋ฆฌ์˜ ๊ฐ€์„ค ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ์ธกํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ฃผ์–ด์ง„ ์ข…์–‘ ํฌ๊ธฐ ์— ๋Œ€ํ•ด ๊ฐ€ ๋ณด๋‹ค ์ปค์ง€๋ฉด ์•…์„ฑ ์ข…์–‘์„ ์˜ˆ์ธกํ•˜๊ณ  ๊ทธ๋ ‡์ง€ ์•Š์œผ๋ฉด ์–‘์„ฑ์„ ์˜ˆ์ธกํ•œ๋‹ค๊ณ  ๋งํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

1

0

h(x)

x

h(x)

0.5

์ด๋Ÿฐ ์‹์œผ๋กœ ๋ชจ๋“  ๋‹จ์ผ ํŠธ๋ ˆ์ด๋‹ ์„ธํŠธ ์ƒ˜ํ”Œ์„ ์ •ํ™•ํ•˜๊ฒŒ ์˜ˆ์ธกํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์ง€๋งŒ ์ด์ œ ์ž‘์—…์„ ์กฐ๊ธˆ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ง๊ด€์ ์œผ๋กœ ํŠน์ • ์ž„๊ณ„ ๊ฐ’๋ณด๋‹ค ํฐ ๋ชจ๋“  ์ข…์–‘์ด ์•…์„ฑ์ž„์„ ๋ถ„๋ช…ํžˆ ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ข…์–‘ ํฌ๊ธฐ๊ฐ€ ํฐ ๋‹ค๋ฅธ ์ƒ˜ํ”Œ์„ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ณ  ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€ ๋ถ„์„์„ ๋‹ค์‹œ ์‹คํ–‰ ํ•ด ๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ด์ œ ์šฐ๋ฆฌ์˜ ์ด ๋” ์ด์ƒ ์ž‘๋™ํ•˜์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ฌ๋ฐ”๋ฅธ ์˜ˆ์ธก์„ ๊ณ„์†ํ•˜๋ ค๋ฉด ๋˜๋Š” ๋‹ค๋ฅธ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๋ณ€๊ฒฝํ•ด์•ผ ํ•˜์ง€๋งŒ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ์ž‘๋™ ๋ฐฉ์‹์€ ์•„๋‹™๋‹ˆ๋‹ค.

h(x)>0.5โ†’malignant

h(x)>0.2

์ƒˆ ์ƒ˜ํ”Œ์ด ๋„์ฐฉํ•  ๋•Œ๋งˆ๋‹ค ๊ฐ€์„ค์„ ๋ณ€๊ฒฝํ•  ์ˆ˜ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋Œ€์‹  ํ›ˆ๋ จ ์„ธํŠธ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ํ•™์Šต ํ•œ ๋‹ค์Œ (์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๋ฐฐ์šด ๊ฐ€์„ค์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ) ์ด์ „์—๋Š” ๋ณด์ง€ ๋ชปํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ •ํ™•ํ•˜๊ฒŒ ์˜ˆ์ธกํ•ด์•ผํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๊ฒƒ์ด ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€๊ฐ€ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์— ๊ฐ€์žฅ ์ ํ•ฉํ•˜์ง€ ์•Š์€ ์ด์œ ๋ฅผ ์„ค๋ช…ํ•˜๊ธฐ๋ฅผ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ VI ๋ฅผ๋ณด๊ณ  ์‹ถ์„ ์ˆ˜๋„ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค . ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€. ์•„์ด๋””์–ด๋ฅผ ๋” ์ž์„ธํžˆ ์„ค๋ช…ํ•˜๋Š” ml-class.org์˜ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋น„๋””์˜ค .


ํŽธ์ง‘ํ•˜๋‹ค

chanceislogic ์€ ์ข‹์€ ๋ถ„๋ฅ˜์ž๊ฐ€ ๋ฌด์—‡์„ ํ•  ๊ฒƒ์ธ์ง€ ๋ฌผ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ํŠน์ • ์˜ˆ์—์„œ๋Š” ์•„๋งˆ๋„ ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ๊ฐ€์„ค์„ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค (๋‹จ์ง€ ์ž‘์„ฑ ์ค‘์ž…๋‹ˆ๋‹ค).

๋ชจ๋‘ ์ฐธ๊ณ  ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€ ์™€ ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋Š” ๋‹น์‹ ์—๊ฒŒ ์ง์„  (๋˜๋Š” ๊ณ ์ฐจ ๋‹คํ•ญ์‹)์„ ์ œ๊ณตํ•˜์ง€๋งŒ, ๊ทธ ์„ ์€ ๋‹ค๋ฅธ ์˜๋ฏธ๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  :


  • h(x)

    ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€์— ๋Œ€ํ•œ ๋Š” ์ถœ๋ ฅ์„ ๋ณด๊ฐ„ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์™ธ์‚ฝํ•˜์—ฌ ๋ณด์ง€ ๋ชปํ•œ ์˜ ๊ฐ’์„ ์˜ˆ์ธกํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค . ๊ทธ๊ฒƒ์€ ๋‹จ์ˆœํžˆ ์ƒˆ๋กœ์šด ๊ฝ‚๊ณ  ์ˆซ์ž๋ฅผ ์–ป๋Š” ๊ฒƒ๊ณผ ๊ฐ™์œผ๋ฉฐ {car size, car age} ๋“ฑ์— ๊ธฐ์ดˆํ•œ ์ž๋™์ฐจ ๊ฐ€๊ฒฉ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์˜ˆ์ธก๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ž‘์—…์— ๋” ์ ํ•ฉํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค . x

    x


  • h(x)

    ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€ ๋ถ„์„์˜ ๋Š” ๊ฐ€ โ€œpositiveโ€ํด๋ž˜์Šค์— ์†ํ•  ํ™•๋ฅ  ์„ ์•Œ๋ ค์ค๋‹ˆ๋‹ค . ์ด๊ฒƒ์ด ํšŒ๊ท€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด๋ผ๊ณ  ๋ถˆ๋ฆฌ๋Š” ์ด์œ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฐ์†์ ์ธ ์–‘, ํ™•๋ฅ ์„ ์ถ”์ •ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ํ™•๋ฅ ์— ์ž„๊ณ„ ๊ฐ’์„ ์„ค์ •ํ•˜๋ฉด ์˜ˆ : ๋ถ„๋ฅ˜๊ธฐ๋ฅผ ์–ป์„ ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋ฉฐ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ ๊ฒฝ์šฐ ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ์˜ ์ถœ๋ ฅ์œผ๋กœ ์ˆ˜ํ–‰๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๊ฒƒ์€ ์ค„๊ฑฐ๋ฆฌ์— ์„ ์„ ๋‘๋Š” ๊ฒƒ๊ณผ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ถ„๋ฅ˜ ์„  ์œ„์—์žˆ๋Š” ๋ชจ๋“  ์ ์€ ํ•œ ํด๋ž˜์Šค์— ์†ํ•˜๊ณ  ์•„๋ž˜ ์ ์€ ๋‹ค๋ฅธ ํด๋ž˜์Šค์— ์†ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. x

    h(x)>0.5

๊ทธ๋ž˜์„œ, ๊ฒฐ๋ก ์€ ๋ถ„๋ฅ˜ ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค์—์„œ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค ์™„์ „ํžˆ ๋‹ค๋ฅธ ์ถ”๋ก ๊ณผ ์™„์ „ํžˆ ๋‹ค๋ฅธ ํšŒ๊ท€ ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค์— ๋น„ํ•ด ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„.


๋‹ต๋ณ€

๋ถ„๋ฅ˜๊ฐ€ ์‹ค์ œ๋กœ ๊ถ๊ทน์  ์ธ ๋ชฉํ‘œ ์ธ ์˜ˆ๋ฅผ ์ƒ๊ฐํ•  ์ˆ˜ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฑฐ์˜ ํ•ญ์ƒ ์‹ค์ œ ๋ชฉํ‘œ๋Š” ํ™•๋ฅ ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ •ํ™•ํ•œ ์˜ˆ์ธก์„ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ ์ •์‹ ์—์„œ (๋ฌผ๋ฅ˜) ํšŒ๊ท€๋Š” ๋‹น์‹ ์˜ ์นœ๊ตฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.


๋‹ต๋ณ€

์™œ ์ฆ๊ฑฐ๋ฅผ ๋ณด์ง€ ์•Š๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๊นŒ? ๋งŽ์€ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์ด ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€๊ฐ€ ๋ถ„๋ฅ˜์— ์ ํ•ฉ ํ•˜์ง€ ์•Š๋‹ค๊ณ  ์ฃผ์žฅํ•˜์ง€๋งŒ ์—ฌ์ „ํžˆ ํšจ๊ณผ๊ฐ€์žˆ์„ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ง๊ด€์„ ์–ป๊ธฐ ์œ„ํ•ด scikit-learn์˜ ๋ถ„๋ฅ˜ ์ž ๋น„๊ต์— ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€ (๋ถ„๋ฅ˜๊ธฐ๋กœ ์‚ฌ์šฉ)๋ฅผ ํฌํ•จ ์‹œ์ผฐ์Šต๋‹ˆ๋‹ค . ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ผ์ด ๋ฐœ์ƒํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์˜์‚ฌ ๊ฒฐ์ • ๊ฒฝ๊ณ„๋Š” ๋‹ค๋ฅธ ๋ถ„๋ฅ˜ ์ž๋ณด๋‹ค ์ข์ง€ ๋งŒ ์ •ํ™•๋„๋Š” ๋™์ผํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์„ ํ˜• ์ง€์› ๋ฒกํ„ฐ ๋ถ„๋ฅ˜๊ธฐ์™€ ๋งˆ์ฐฌ๊ฐ€์ง€๋กœ ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ์€ ํ”ผ์ณ ๊ณต๊ฐ„์—์„œ ํด๋ž˜์Šค๋ฅผ ๋ถ„๋ฆฌํ•˜๋Š” ํ•˜์ดํผ ํ”Œ๋ ˆ์ธ์„ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋ณด์‹œ๋‹ค์‹œํ”ผ, ๋ถ„๋ฅ˜ ์ž๋กœ ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ํšจ๊ณผ๊ฐ€ ์žˆ์ง€๋งŒ ํ•ญ์ƒ ์˜ˆ์ธก์„ ๊ต์ฐจ ๊ฒ€์ฆํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋ ˆ์ฝ”๋“œ์˜ ๊ฒฝ์šฐ ๋ถ„๋ฅ˜๊ธฐ ์ฝ”๋“œ๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

class LinearRegressionClassifier():

def __init__(self):
    self.reg = LinearRegression()

def fit(self, X, y):
    self.reg.fit(X, y)

def predict(self, X):
    return np.clip(self.reg.predict(X),0,1)

def decision_function(self, X):
    return np.clip(self.reg.predict(X),0,1)

def score(self, X, y):
    return accuracy_score(y,np.round(self.predict(X)))

๋‹ต๋ณ€

๋˜ํ•œ ์ด๋ณ€ ๋Ÿ‰ ๋ถ„๋ฅ˜๋ฅผ ๋„˜์–ด์„  ๋ถ„๋ฅ˜ ์ž‘์—…์— ๋Œ€ํ•ด ์ด๋ฏธ ์ข‹์€ ๋‹ต๋ณ€์„ ํ™•์žฅํ•˜๋ ค๋ฉด ํšŒ๊ท€๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ํด๋ž˜์Šค ์‚ฌ์ด์— ๊ฑฐ๋ฆฌ์™€ ์ˆœ์„œ๋ฅผ ๋ถ€๊ณผํ•ด์•ผํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ฆ‰, ์šฐ๋ฆฌ๋Š” ๋‹จ์ง€ ํด๋ž˜์Šค์˜ ๋ผ๋ฒจ์„ ์…”ํ”Œ ๋˜๋Š” ํ• ๋‹น ๋œ ์ˆซ์ž ๊ฐ’์˜ ๊ทœ๋ชจ๋ฅผ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜์—ฌ ๋‹ค๋ฅธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์–ป์„ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค (์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด ํด๋ž˜์Šค ํ‘œ์‹œ ๋“ฑ ๋Œ€ ) ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฌธ์ œ์˜ ๋ชฉ์ ์„ ๋ฌดํšจํ™”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

1,10,100,...

1,2,3,...

๋‹ต๋ณ€