sklearn1 Decision Tree Regression (의사결정나무), sklearn활용 1. 의사결정나무(Decision Tree)데이터 사이에 존재하는 패턴을 찾아 이 규칙들의 조합으로 예측 모델을 만드는데 쓰이는 알고리즘설명 변수를 '하나씩만' 활용하여 가지뻗기를 진행한다.의사결정나무는 규칙을 조합하여 데이터에 대한 예측 모델을 이룬다.분류(Classification) 문제와 회귀(Regression) 문제 모두 적용가능한데분류문제의 경우 해당 데이터가 최종적으로 속한 최하위 그룹의 최빈값을 예측 값으로 활용회귀문제의 경우 그 그룹 내 데이터의 평균값을 예측값으로 활용한다.2. 의사결정나무의 철학한 가지 질문에 대한 답변에 정답을 추리는데 도움이 된다면 정보획득(Information Gain)이라고 부른다.이렇게 얼마나 도움이 되는지를 순도(homogeneity)라고 한다.이와 반대로 .. 2024. 8. 5. 이전 1 다음