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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
      예상 수강일: 17일 (하루 1시간 학습 기준)
      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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      LIUHAIDAN1일 전

      결정트리와 앙상블 기법에 대해서 기초를 상세 하게 알려주어서 좋았습니다.

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      Koi92일 전

      적절한 단위로 강의가 구성되어 이해하는데 도움이 많이 되었습니다.

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      이현지8982021년 4월 11일

      개인적으로는 머신러닝 중에서 이 토픽이 가장 쉽고 재밌었어요ㅎㅎㅎ 모델이 직관적이어서 그런가봐요!

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      김정한2021년 4월 11일

      앙상블 기법과 결정트리에 대한 개념과 구현 방법에 대해 상세하게 알 수 있었습니다

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      대코캠1기2021년 4월 8일

      트리, 랜덤포레스트, 부스팅에 대하여 배울 수 있었습니다. 기본적인 이론등을 배울 수 있습니다.

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