의사결정나무 (1) 썸네일형 리스트형 Decision tree(의사결정나무) 원리 분류(classification)과 회귀(regression)문제를 풀기 위한 다양한 종류의 머신러닝 모델이 존재한다. 단일모델을 사용하는 대신 여러 모델을 특정방식으로 조합하면 성능이 더 나아지는 경우가 있다. 1)위원회방식(committees): L개의 서로 다른 모델들을 훈련해서 각 모델이 내는 예측값의 평균을 통해 예측을 시행하는 방식 2)부스팅방식(boosting): 여러모델을 순차적으로 훈련하는데, 각 모델을 훈련하기 위한 오류함수는 그 이전 모델결과에 의해 조절 3)여러 모델 중 하나의 모델을 선택해서 예측을 시행하는 방법 ex)decision tree(의사결정트리) 오늘은 이 중에서 decision tree에 대해 알아보도록하자. Decision tree란? 우리가 알고있는 머신러닝.. 이전 1 다음
