앙상블 썸네일형 리스트형 [ML/DL] 랜덤포레스트(Random Forest) & 앙상블(Ensemble) 오늘은 랜덤포레스트에 대해 알아보고자 한다. 랜덤포레스트는 기본적으로 앙상블 모델이기 때문에, 앙상블 기법과 간단한 개념도 복습하였다. 랜덤포레스트(Random Forest) 여러 결정트리로부터 분류 결과를 집계하여 결론을 내리는 기법 결정트리의 오버피팅을 막을 수 있는 전략 랜덤포레스트 프로세스 트리 생성에 무작위성 투입하여 결정트리를 많이 만듦 각 트리가 고유하게 만들어지도록 무작위 선택 (Bootstrap Sample) 기존 트리와 달리 무작위로 선택 후 후보들 중 최선의 테스트 도출 Bagging Features 결정트리를 만들 때 속성 선택에 있어 제한을 두어 다양성을 줌 일반적으로 특성(칼럼) 개수의 제곱근을 임의적으로 선택하는 특성 개수로 활용 (ex. 25개의 칼럼이 있다면 5개의 칼럼 선.. 더보기 [Kaggle] House Prices Prediction : 보스턴 주택가격 예측 - 2. Modeling & Prediction [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝] 책을 공부하던 때 처음 접해보았던 머신러닝 회귀 문제의 대표문제, Kaggle의 House Prices 예측 데이터셋을 다시 한번 살펴보는 시간을 가졌다. 데이터셋은 Kaggle에서 다운로드 가능하다. www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques House Prices - Advanced Regression Techniques Predict sales prices and practice feature engineering, RFs, and gradient boosting www.kaggle.com 처음 공부 할 당시에는 tensorflow를 활용한 선형회귀만을 다루었는데, 이번에는 앙상블 기법을 통해 .. 더보기 이전 1 다음
