🍫 프로그래밍 공부/Machine-Learning3 [기계학습]Decision Tree Decision Tree 목적 서로 다른 레이블 값을 가지는 데이터들을 최대한 다른 Node에 배치하는 의사 결정 규칙(Decision Rule)으로 구성된 Tree를 학습하는 것 학습 알고리즘 ID3(Iterative Dichotomiser 3): 범주형 특성값에 대한 트리 생성C4.5: 수치형 특성값에 대한 트리 생C5.0: 개량된 C4.5 - 메모리 최적화, 모델 복잡도 완화 (하지만, C4.5가 조금 더 정확함)CART(Classification and Regression Tree): 분류뿐 아니라 회귀도 가능한 트리로, Scikit-learn에서 활용 훈련: 노드의 구성기준이 되는 특성값과 임계치불순도 측정치(Impurity Measure)샘플의 총 개수(Samples)클래스 별 샘플의 개(Va.. [기계학습] 함수 2024.03.18 다항 함수(Polynomial Function) - 각 입력값에 대응하는 계수를 곱하여 더한 것이 절편(또는 편차)을 더한 것 y=ax+b - 계수는 그에 대응하는 입력 특성값에 미치는 영향을 나타냄 예, 입력 특성값 x의 크기가 1만큼 커질때 마다 a만큼 출려값이 증가 - 절편은 입력 특성값이 없을 때 기본적인 출력값의 크기를 나타냄 예. 입력 특성값 x가 0일 때 출력값은 b 다항함수=선형모델 벡터는 세로로 표시한다 배치경사하강법 안좋음 정규화-외적정규화 [기계학습] 기계학습 개념 비공개 글입니다. 이전 1 다음 728x90
