반응형 의사결정나무1 의사결정나무와 랜덤 포레스트: 차이점, 사용 사례, 그리고 최적의 활용법 우리는 일상에서 끊임없이 결정을 내립니다. "오늘 우산을 가져갈까?", "이 대출 신청을 승인할까?" 등의 질문에 답하기 위해 여러 정보를 고려합니다. 의사결정나무와 랜덤 포레스트는 이런 인간의 의사결정 과정을 모방한 머신러닝 알고리즘입니다. 이 글에서는 의사결정나무의 기본 개념부터 시작해 랜덤 포레스트까지 살펴보며, 이 알고리즘들이 언제, 어떻게 사용되는지 알아보겠습니다. 복잡해 보이는 개념들을 일상의 예시와 함께 쉽게 설명하겠습니다. 의사결정나무: 논리적 질문의 연속을 통한 예측1) 의사결정나무의 기본 개념: 트리 구조를 활용한 순차적 의사결정 과정의사결정나무(Decision Tree)는 데이터의 특징을 기반으로 트리를 구성하여 예측을 수행하는 알고리즘입니다. 마치 일련의 "예/아니오" 질문을 통해 .. 2024. 10. 17. 이전 1 다음 반응형
