Data Science/ML & DL

7. Decision Trees

eatplaylove 2024. 4. 15. 20:18

https://eglife.tistory.com/54

 

6. Overfitting & Regularization

https://eglife.tistory.com/48 5. Classification 2 (Bayes Classifiers) https://eglife.tistory.com/47 4. Classification 1 (Logistic Regression) https://eglife.tistory.com/46 3. Linear Regression 2 https://eglife.tistory.com/45 2. Linear Regression https://eg

eglife.tistory.com

 

ch8.pdf
14.34MB

 

의사결정 나무에 관한 공부내용이다.

 

사실 빅데이터분석기사나, 여러 가지 데이터사이언스 실습을 볼 때 가장 많이 사용했던 모델이 바로 이 Decision tree이다. 회귀/분류모델 모두에 사용이 가능해서 애용했었는데, 한 번 내용 톺아보자.

 

Tree에 대한 기본 속성
회귀나무 대표값 -> 평균

 

의사결정나무에서 과적합 막아보기
tree = greedy!
분류나무 대푯값 -> 다수결
Impurity, 엔트로피 / 지니지수