멀리 보는 연습

4번째 실습 버섯 데이터 분류. Decision Tree 알고리즘을 활용하여 진행하였고, 처음 접하는 알고리즘이다보니 트리의 최대 깊이, 노드의 최대 개수, 가지치기, 데이터 포인트 최소 개수 등 헷갈리는 개념이 많았다. 그래도 자주 접하다 보면 익숙해질 것이므로 크게 상심하지 말자! Decision Tree(결정트리)란? Tree를 만들기 위해 예/아니오 질문을 반복하며 학습 다양한 앙상블 모델이 존재 분류와 회귀에 모두 사용가능 타깃 값이 한개인 리프 노드를 순수노드라고 한다. 모든 노드가 순수 노드가 될때 까지 학습하면 복잡해지고 과대적합이 된다. 새로운 데이터 포인트가 들어오면 해당하는 노드를 찾아 분류라면 더 많은 클래스를 선택하고, 회귀라면 평균을 구한다. Decision Tree(결정트리) ..