Chapter 3-4. 앙상블과 랜덤 포레스트 Chapter 3-4. 앙상블과 랜덤 포레스트 이전 회에서 다루었던 과적합 문제를 해결하는 방법 중, 앙상블이 머신러닝에서 많이 사용된다. 이번 회에서는 앙상블의 종류와 앙상블이 어떻게 모델 성능을 향상시키는지 알아보고 랜덤 포레스트에 대해 실습해 볼 것이다. 앙상블이란? 가장 좋은 모델 하나를 사용하는 것보다 여러 모델의 예측을 결합하면 더 좋은 예측 결과를 얻을 수 있다. 앙상블이란 여러 모델을 결합하여 만든 예측기를 뜻한다. 아래 예시로 앙상블을 이해해보자. 위 이미지의 5개 모델은 전부 70%의 정확도를 가진다. 5개 모델을 앙상블로 만들었을 때 성능이 얼마나 향상되는지 알아보자. 5개 모델이 예측 결과를 각각 만들었을 때 최종 결과는 5개 모델의 과반수를 따르는게 타당하다. 나올 수 있는 전체 .. 2023. 3. 30. Chapter 3-3. 결정 트리 Chapter 3-3. 결정 트리 결정 트리는 트리 구조를 기반으로 데이터에서 규칙을 학습하여 분류(Classification) 문제와 회귀(Regression) 문제, 그리고 다중출력 문제까지도 해결할 수 있는 지도학습 계열의 머신러닝 알고리즘이다. 결정 트리 모델은 나무가 가지를 엮은 것과 같은 구조로 (마치 스무고개 처럼) 복잡한 데이터에서도 빠르게 동작하는 것이 큰 특징이며, 널리 알려진 머신러닝 알고리즘 중 하나인 랜덤 포레스트(Random Forest)의 기본 구성이 되는 모델이다. 결정 트리(Decision Tree) 결정 트리는 특정 기준(질문) 을 따라 데이터를 구분 짓는다. 결정 트리의 가장 첫 번째 기준은 트리에서 최초 깊이인 루트 노드(Root node) 에서 시작한다. Python.. 2023. 2. 22. 이전 1 다음
