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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

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포함 코스: 머신 러닝
예상 수강일: 17일 (하루 1시간 학습 기준)
강사 정보:
강영훈 강사
성태호 강사
무료로 시작하기
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.

영상 21
노트 14
실습 5
퀴즈 2
토픽 후기
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gdhan221일 전

결정트리에 대한 개념을 명확히 이해하는데 큰 도움이 되었습니다.

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성수홍4일 전

재밋게 잘 들었씁니다~ 다음 토픽이 기다려 지네요

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gndan42020년 6월 30일

결정 트리와 앙상블 기법에 무엇인지 친절한 설명을 통해서 차근차근 알아갈 수 있었습니다. 앞으로의 강의가 기대됩니다

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지옥열차탑승중2020년 6월 22일

다음 토픽을 빨리 공부하고 싶다..

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정은교2020년 7월 6일

연습문제가 좋습니다! 복습이 자연스럽게 되네요

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