Decision Tree(결정트리) 알고리즘 [스마트인재개발원]

Decision Tree(결정 트리) 알고리즘 Tree를 만들기 위해 예/아니오 질문을 반복하며 학습한다. 다양한 *앙상블(ensemble) 모델이 존재한다 (RandomForest, GredientBoosting, XGBoost, LightGBM) 분류와 회귀에 모두 사용 가능 결정트리의 기본 구조 특징 타깃 값이 한 개인 리프 노드를 순수 노드라고 한다. 모든 노드가 순수 노드가 될 때까지 학습하면 복잡해지고 과대 적합이 된다. 새로운 데이터 포인트가 들어오면 해당하는 노드를 찾아 '분류'라면 더 많은 클래스를 선택하고, '회귀'라면 평균을 구한다. 결정 트리의 OUT-PUT Decision Tree(결정트리) 과대 적합 제어 사전 가지치기 : 노드 생성을 미리 중단 (*sklearn은 사전 가지치기..
Python/머신러닝 2021. 7. 9. 12:54
1