ML 썸네일형 리스트형 [ML / DL] 의사결정나무 (Decision Tree) 의사결정나무 (Decision Tree) 데이터가 나타내는 패턴들을 예측 가능한 규칙들의 조합으로 나타낸 모형 (모양이 나무가지가 뻗어나가는 모양) 결정트리의 특징 분류와 회귀문제 모두에서 사용가능 True / False 또는 Yes / No 질문들로 이어가며 학습 (특정 질문에 따라 데이터를 구분) 질문/정답이 들어있는 상자를 Node라고 하며 맨 위의 있는 상자를 Root Node, 맨 마지막에 위치한 상자들을 Terminal Node / Leaf Node라고 함 알고리즘이 직관적이고 규칙파악이 용이함 데이터 전처리 작업이 덜 필요함 결정트리 프로세스 데이터를 가장 잘 구분할 수 있는 질문(특성)으로 데이터를 나눔 나뉜 각 범주에서 데이터를 가장 잘 구분할 수 있는 질문으로 나눔 (반복) 데이터를 지.. 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
