어제 머신러닝에 이어 오늘은 딥러닝을 배워보았습니다. 오늘도 어제처럼 많은 내용을 정리하게 되지 않을까 싶습니다. 복습을 철저히 해야겠어요. 일단 먼저 머신러닝에서 배운 트리모델과 앙상블, 의사결정나무에 대해 정리하고 시작하겠습니다. 트리모델 (Tree Model) 데이터에 있는 규칙을 학습을 통해 자동으로 찾아내 트리 기반의 규칙을 만드는 것 분류 기준값에 따라 몇 개의 소집단으로 나누는 과정 = 데이터를 어떤 기준 바탕으로 분류 기준값을 정의하는지가 알고리즘 성능에 큰 영향을 줌 결정트리 모델 (Decision Tree) 데이터에 있는 규칙을 학습을 통해 자동으로 찾아내 트리 (Tree) 기반의 분류 규칙을 만드는 것 구조 1. 루트노드(Root) : 트리가 시작된 곳 (뿌리) 2. 규칙노드 : 규칙..
