태그 머신러닝분류

[데이터마이닝] 6강. 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 개념 완전 정리

데이터마이닝 06강 | 앙상블 모형 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트) 개념 완전 정리 이번 시간에는 머신러닝 모델의 예측력을 높이는 방법으로 많이 활용되는 앙상블(Ensemble) 모형을 정리해보겠습니다.앙상블 기법은 여러 개의 모형을 결합하여 하나의 최종 예측값을 도출하는 방법으로, 데이터 분석 실무에서 가장 많이 쓰입니다. 앙상블 모형이란? 앙상블 모형은 여러 개의 서로 다른 분류기나 예측모형을 생성해그…

[데이터마이닝] 4강. 의사결정나무 개념부터 분할방법까지 완전정리

데이터마이닝 04강 | 의사결정나무 개념부터 분할방법까지 완전정리 이번 시간에는 데이터마이닝의 대표적인 분석기법인 의사결정나무(Decision Tree)에 대해 정리합니다.이 기법은 복잡한 데이터 속에서 간결한 의사결정 규칙을 도출해 분류 또는 예측 문제를 해결하는 방법입니다. 의사결정나무란? 데이터를 나무(tree) 형태로 분할해가며 분석하는 기법으로, 결과변수가 범주형 → 분류나무(Classification Tree) 결과변수가 수치형 → 회귀나무(Regression Tree) 로 나눌 수…