728x90 결정 트리5 [머신러닝] 결정 트리 (추가) 결정 트리 [머신러닝] 결정 트리 (+시각화)시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 결정 트리(Decision Tree) ◆ 결puppy-foot-it.tistory.com [결정 트리 개념]결정 트리(decision tree)는 분류와 회귀 작업 그리고 다중 출력 작업까지 가능한 다목적 머신러닝 알고리즘이며, 매우 복잡한 데이터셋도 학습할 수 있는 강력한 알고리즘이다.결정 트리는 최근에 자주 사용되는 강력한 머신러닝 알고리즘인 랜덤 포레스트의 기본 구성 요소이기도 하다. 결정 트리는 export_graphviz() 함수를 사용해 그래프 정의를 .dot 파일로 출력하여 훈련된 결정 트.. 2024. 11. 14. [머신러닝] 결정트리 - 사용자 행동 인식 데이터 세트 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.사용자 행동 인식 데이터 세트 [실습 내용]결정 트리를 이용해 UCI 머신러닝 리포지토리(Machine Learning Repository)에서 제공하는 사용자 행동 인식(Human Activity Recognition) 데이터 세트에 대한 예측 분류 수행 해당 데이터는 30명에게 스마트폰 센서를 장착한 뒤 사람의 동작과 관련된 여러 가지 피처를 수집한 데이터이며,수집된 피처 세트를 기반으로 결정 트리를 이용해 어떠한 동작인지 예측해 보는 것이 수행 목표이다. 우선, 하단의 링크로 접속하여 데이터 세트를 다운 받는다.https://archive.i.. 2024. 6. 23. [머신러닝] 결정 트리 - 3 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 이전 내용 [파이썬] 머신러닝 알고리즘: 결정 트리 - 2시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 이전 내용 [파이썬] 머신러puppy-foot-it.tistory.comfeature_importances_ 결정 트리는 균일도에 기반해 어떠한 속성을 규칙 조건으로 선택하느냐가 중요한 요건이다.중요한 몇 개의 피처가 명확한 규칙 트리를 만드는 데 크게 기여하며, 모델을 좀 더 간결하고 이상치(Outlier)에 강한 모델을 만들 수.. 2024. 6. 23. [머신러닝] 결정 트리 (+시각화) 결정 트리(Decision Tree) ◆ 결정 트리 알고리즘: 데이터 있는 규칙을 학습을 통해 자동으로 찾아내 트리(Tree) 기반의 분류 규칙을 만드는 것.일반적으로 룰 기반의 프로그램에 적용되는 if, else 를 자동으로 찾아내 예측을 위한 규칙을 만드는 알고리즘이다.▶ 데이터의 어떤 기준을 바탕으로 규칙을 만들어야 가장 효율적인 분류가 될 것인가가 알고리즘의 성능을 크게 좌우 [결정 트리의 구조]- 규칙 노드(Decision Node): 규칙 조건- 리프 노드(Leaf Node): 결정된 클래스 값- 서브 트리(Sub Tree): 새로운 규칙 조건 마다 생성 데이터 세트에 피처가 있고 이러한 피처가 결합해 규칙 조건을 만들 때마다 규칙 노드가 생성되나,트리의 깊이가 깊어질수록 과적합 발생 우려가 .. 2024. 6. 23. [머신러닝] 분류와 분류 관련 머신러닝 알고리즘 머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이블(Label)이 포함되어 있는 학습 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법(puppy-foot-it.tistory.com 분류(Classification) 지도학습의 대표적인 유형인 분류는 학습 데이터로 주어진 데이터의 피처와 레이블값을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 이렇게 생성된 모델에 새로운 데이터 값이 주어졌을 때 미지의 레이블 값을 예측하는 것이다. 즉, 기존 데이터가 어떤 레이블에 속하는지 패턴을 알고리즘으로 인지한 뒤에 새롭게 관측된 데이터에 대한 레이블을 판별하는 것이다. [분.. 2024. 6. 11. 이전 1 다음 728x90
