Data Science/파이썬 머신러닝 완벽 가이드
[sklearn] (16) 분류 모델 개요, 결정 트리 특징(Classification, Decision Tree)
분류 classification의 개요 지도학습은 명시적인 정답(레이블)이 있는 데이터가 주어진 상태에서 학습하는 머신러닝 방식 대표적인 유형인 '분류'는 학습데이터로 주어진 데이터의 피처와 레이블값을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 새로운 모델에 새로운 데이터값이 주어졌을 때 미지의 레이블 값을 예측하는 것 ex) 베이즈 통계와 생성 모델에 기반한 나이브 베이즈, 독립변수와 종속변수의 선형관계성에 기반한 로지스틱 회귀, 개별 클래스 간의 최대 분류 마진을 효과적으로 찾아주는 서포트 벡터 머신 등.. 2. 앙상블은 분류에서 가장 각광받는 방법 중 하나임. 정형데이터의 예측 분석에서는 앙상블이 매우 높은 예측 성능을 보임 일반적으로 배깅(bagging)과 부스팅(boosting)으로 나뉨 전..
