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      결정 트리와 앙상블 기법

      Python
      결정 트리와, 수많은 결정 트리를 합쳐서 좋은 성능의 모델을 만들어내는 앙상블 기반 알고리즘들 대해서 배워봅시다.
      진도율

      0% 완료

      0/42 레슨

      포함 코스: 머신 러닝
      강사 정보:
      강영훈 강사
      성태호 강사
      수강하기

      토픽 소개

      결정 트리는 많은 질문들과 그 질문들에 대한 답을 따라가면서 데이터를 분류하는 알고리즘입니다. 이해하기 직관적인 알고리즘이긴 하지만, 데이터를 분류하는 과정이 조금은 단순하기 때문에 그 자체만으로는 성능이 좋지 않을 때가 많죠.

      혼자만으로는 빛을 발하지 못하지만, 수많은 머신 러닝 모델들을 합치는 앙상블 기법을 쓰면, 성능이 좋고, 인기가 많은 다른 머신 러닝 알고리즘들을 만들 수 있는데요.

      이번 챕터에서는 결정 트리가 무엇이고, 어떻게 만드는지부터 시작해서, 심화 내용으로는 수많은 결정 트리들을 합쳐서 성능을 끌어올리는 몇 가지 방법까지 배워보겠습니다.

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      영상 21
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      노트 14
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      실습 5
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      퀴즈 2
      01

      결정 트리 (Decision Tree)

      토픽 후기

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      hyuntall2시간 전

      결정 트리와 앙상블에 대해 배울 수 있었습니다.

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      신범진3일 전

      앙상블 기법의 기본인 랜덤트리와 에다부스트에 대해 배웁니다

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      yyoungeunin4일 전

      다양한 머신 러닝 기법을 공부하고 익힐 수 있었어요! 설명이 쉽고 실습하면서 복습하니까 좋아요

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      teliotxen5일 전

      데이터 사이언스를 시작하는 사람이 들으면 좋은 강좌인 것 같습니다. 조금 어려워서 꼼꼼하게 강좌를 따라해야 합니다.

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      yeon556일 전

      결정트리와 앙상블 기법에 관련된 기본적인 지식을 알 수 있었습니다

      후기 더 보기
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