랜덤포레스트회귀 (1) 썸네일형 리스트형 [머신러닝] 앙상블 - 투표(Majority Voting) / 배깅(Bagging)/ 랜덤포레스트(Random Forest) / 부스팅(Boosting) [〚머신러닝〛] - [머신러닝] 의사결정나무(Decision tree) -1 : 장단점, 활용분야, 구조, 분석절차, 과적합 [머신러닝] 의사결정나무(Decision tree) -1 : 장단점, 활용분야, 구조, 분석절차, 과적합 1. 의사결정나무(Decision tree)의 장단점과 활용 분야 의사결정나무는 머신러닝의 지도 학습에 해당되는 알고리즘 중 하나로, 의사결정 규칙(decision rule)을 나무 구조로 도표화하여 분류(Classification bigdaheta.tistory.com 의사결정나무(Decision tree)는 분석과정과 결과를 직관적으로 이해할 수 있기 때문에 설명력이 필요한 경우에 많이 쓰인다. 하지만 과적합 문제가 발생하여 정확도가 떨어질 .. 이전 1 다음
