왕초보 개발자의 일기장

Random Forest1. Decision Tree(의사결정트리) 의 단점주어진 학습 데이터에 따라 생성되는 의사결정트리의 모델이 일정하지 않아 일반화를 할 수 없다.상위 노드의 에러가 다음 노드로 전파된다.의사결정트리를 활용한 학습결과가 일정하지 않다.2. Random Forest의 정의랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정트리들을 임의적으로 학습하는 방식의 앙상블 학습법.앙상블 학습법이란 데이터를 사용해 n개의 데이터 집합을 만든 뒤, m개의 모델에 나누어 학습시킨 뒤 각 결과들을 종합하는 학습법(n =< m)3. Random Forest의 장점월등히 높은 정확성간편하고 빠른 학습 및 테스트 알고리즘변수소거 없이 수천 개의 입력 변수들을 다루는 것이 가능임의화를 통한 좋은 일반화 성능다중 클래스 알고리..