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Classification / 결정 트리, SVM, XGBoost

Decision Tree- 큰 문제를 작은 문제들의 조각으로 나누어 해결하는 기법- 인간의 의사결정 과정과 유사- 의사 결정 또는 예측 결과의 근거가 명확히 제시되어야 하는 경우 많이 이용됨 피쳐 가지고 조건 건다고 생각하면 됨 Decision Tree에서 고려할 점1. 트리의 노드를 선택할 때 데이터셋에서 어떤 속성부터 선택할 것인가- 루트 노드에 어떤 속성이..?- Feature evaluation 필요 (불순도(impurity))2. 트리를 split 할 때 언제 중단할 것인가- 계속 뻗어나가면 모든 인스턴스 100% 식별 .. -> 과적합- 가지치기(puning) 필요 장점- 모든 문제에 적합- 결측치, 범주형 속성, 수치 속성을 처리하기에 용이- 여러 속성 중 중요한 속성들만을 사용하여 예측- ..
학부/딥러닝 2025. 10. 13. 01:38
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