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[AI] 의사 결정 트리(1) - 회귀, 분류, 앙상블

의사 결정 트리(Decision Tree)는 복잡하고 이해하기 어려운 모델들을 시각적으로 쉽게 이해할 수 있도록 해준다. 이진 트리(Binary Tree)와 비슷한 컨셉으로 생각하면 되는데, root node부터 출발해서 질문에 따라 분기되어 terminal node까지 연결된다. root node에는 모든 데이터가, terminal node에는 예측값이 들어 있다. 의사 결정 트리는 회귀, 분류 모두에 적용이 가능하다. 의사 결정 트리 - 회귀 위에서 아래로 갈수록 데이터의 구역을 나눈다. 특정 구역에 데이터가 있으면, 그 데이터의 예측값은 해당 구역의 평균값이 된다. 구역은 RSS(데이터 실제값과 예측값의 오차 제곱의 합)가 최소화 되는 구역을 선택 위에서부터 내려오면서 순간마다 최선의 선택(Gree..
Development/Machine Learning 2021. 3. 12. 00:48
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