데이터 한 그릇

분류(Classification)의 개요 결정 트리 분류의 개요 분류 머신러닝은 지도학습 유형 중 하나라고 할 수 있다. 분류는 다양한 머신러닝 알고리즘으로 구현할 수 있는데, 이 책을 통해서 집중적으로 살펴볼 알고리즘은 앙상블 방법(Ensemble Method) 이다. 앙상블은 서로 다른(또는 같은) 머신러닝 알고리즘을 결합한 형태이다. 앙상블은 서로 다른/또는 다른 알고리즘을 결합한 형태도 존재하지만 일반적으로는 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting) 방식으로 나뉜다. 배깅 방식의 대표는 랜덤 포레스트(Random Forest) 라고 할 수 있다. 랜덤포레스트는 뛰어난 예측 성능과 상대적으로 빠른 수행시간 그리고 유연성 등을 가지고 있다. 하지만 근래에는 앙상블의 다른 유형인 부스팅 방식이 ..