Decision Tree2 의사결정트리(Decision Tree) 분류트리, Gini, Entropy 쉽게 이해하기 결정 트리 학습법(decision tree learning)은 머신러닝 학습 방법 중, 결과 데이터(output variable)로 학습시키는 지도 학습(supervised learning)에 해당된다. Output variable값이 연속적인 값일 경우(월급, 몸무게, 넓이 등) 회귀(regression)를 사용하며, output variable이 카테고리에 해당한다면(성별, 국적, 직급 등) 분류(classification)를 사용한다. 여기서는 분류 트리 (Classification tree)를 설명하고자 한다. 분류 트리 개념 분류트리는 분기로 나눈 구역의 most commonly occurring class (가장 많이 발생한 class) 비율이 높도록 하여 error rate을 낮추는 것을 목.. 2020. 11. 3. 의사결정트리(Decision Tree) 회귀트리, pruning 쉽게 이해하기 결정 트리 학습법(decision tree learning)은 머신러닝 학습 방법 중, 결과 데이터(output variable)로 학습시키는 지도 학습(supervised learning)에 해당된다. Output variable 이 연속적인 값일 경우(월급, 몸무게, 넓이 등) 회귀(regression)를 사용하며, output variable이 카테고리에 해당한다면(성별, 국적, 직급 등) 분류(classification)를 사용한다. 여기서는 회귀 트리 (Regression tree)를 설명하고자 한다. 회귀 트리 개념 회귀 트리는 RSS(오차 제곱합)를 가장 잘 줄일 수 있는 변수(predictor)를 기준으로 분기(split)를 만들어 결과를 예측하는 매우 단순한 모델이다. 어떤 변수가 중요한.. 2020. 11. 3. 이전 1 다음
