[ML 머신러닝] 의사결정트리(Decision Tree) 알고리즘 개념 및 코드
의사결정트리 (Decision Tree) 란? 지도학습에 속하는 모델로, 분류와 회귀에 모두 사용 가능하다. 의사결정트리는 데이터에서 규칙을 자동으로 학습하여 이를 기반으로 트리 구조의 분류 규칙을 만든다. 쉽게 말해, 스무고개를 생각하면 쉽다. 일반적으로 가장 쉽게 표현하는 방법은 if/else 기반으로 나타내는 것이다. 의사결정트리의 기본 개념한 분기마다 변수 영역을 두 개로 구분한다. 이진트리의 개념으로 생각하면 된다.루트 노드 (Root Node): 트리의 시작점으로 전체 데이터를 포함하는 노드규칙 노드 (Internal Node): 나무 구조의 중간에 있는 노드끝 노드 (Leaf Node): 트리의 끝에 위치한 노드로 최종적으로 분류된 결과를 나타냄의사결정트리의 목표는 데이터를 잘 나눠서 lea..
AI
2024. 9. 23. 18:58
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- *args
- 강의노트 정리
- 경사하강법
- baekjoon
- computation graph
- 앤드류응
- numpy 배열 속성
- 숏코딩
- Sort
- omp: error #15
- 비용함수
- state value function
- 로지스틱 회귀
- *
- policy function
- Andrew Ng
- sorted
- 파이썬
- adrew ng 머신러닝 강의
- 딥러닝
- python
- numpy 배열 생성
- 백준
- NumPy
- **
- action value function
- 11870
- 강화학습
- 손실함수
- **kwargs
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||
| 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
| 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
| 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함