[ML] 직관적인 모델 의사결정나무와 강한 학습기 앙상블
이번 글은 순천향대학교 정영섭 교수님의 강의와 우지영 교수님의 강의, 도서 핸즈온 머신러닝 2판을 참고했음을 먼저 밝힙니다. 순서 1. 의사결정나무 1.1. ID3 알고리즘 1.2. CART 알고리즘 2. 앙상블 2.1. Voting 2.2. Bagging 2.3. Boosting 2.4. Stacking 1. 의사결정나무 의사결정나무(DecisionTree)는 결정 트리라고도 불리는 머신러닝 알고리즘입니다. 결정할 수 있는 기준을 학습하는 알고리즘으로 패턴을 예측 가능한 규칙들의 조합으로 나타내고 이 모양이 tree와 같은 알고리즘입니다. 의사결정나무의 구성은 조건문(internal node), 조건 결과에 따른 분기(Edge), 결과(Extenal node 또는 Terminal node), 깊이가 0..
2021.01.31