지도학습 결정트리 앙상블(Randomforest, Gradient Boosting)

도움이 되셨다면, 광고 한번만 눌러주세요. 블로그 관리에 큰 힘이 됩니다 ^^ 결정 트리 1. 분류 / 2. 회귀모델 결정에 다다를 때까지 예/아니오 질문 이어가면서 학습 구분 예제는 예/아니오 연속적인 데이터에 적용한 테스트는 " 특성 i는 값 a 보다 큰가? " 계측적으로 영역을 분할해가는 알고리즘 ## 복잡도 제어하기 모든 leaf node 가 순수 노드가 될 때까지 진행하면 -> 과대적합 발생 (훈련 세트 100% 정확하게) -> 이상치에 너무 민감 과대 적합 막는 전략 크게 2가지 1) 사전 가지치기 -> 일찍 중단하는 전략 2) 데이터 포인트가 적은 노드를 삭제하거나 병합하는 전략(사후 가지치기) 1) 사전 가지치기 방법 트리의 최대 깊이나 리프의 최대 개수를 제한하거나 또는 노드를 분할하기 ..

2018.01.05