random forests1 Random Forests Random Forests란?하나의 결과에 도달하기 위해 여러 의사결정 트리의 출력을 결합회귀 문제를 모두 다루며 사용 편의성과 유연성이 뛰어나 도입이 가속화Random Forests 장점Classification 및 Regression 문제에 모두 사용 가능Missing value를 다루기 쉬움대용량 데이터 처리에 효고적모델의 노이즈를 심화시키는 Overfitting 문제를 회피하여, 문제 정확도를 향상 시킴Classification 모델에서 상대적으로 중요한 변수를 선정 및 Rangking 가능원리예를 들어 건강의 위험도를 예측하기 위해서 많은 요소(성별, 키, 몸무게, 지역, 운동량, 흡연 여부, 혈당, 근육량, 기초 대사량 등등) 수많은 요소를 기반으로 건강의 위험도를 예층한다면 분명 오버피팅이 .. 2024. 8. 6. 이전 1 다음