머신러닝

지도 학습은 입력(데이터)과 타깃(정답)으로 이뤄진 훈련 데이터가 필요해요. 입력과 타깃을 전달하여 모델을 훈련한 다음 새로운 데이터를 예측하는 데 활용합니다. 쉽게 말해 본 적 없는 미래 데이터를 예측하는 방법입니다.label이 지정된 데이터 세트를 이용해 데이터를

결정 트리는 지도 학습(Supervised Learning) 모델의 하나로, 나무(Tree) 구조를 활용하여 데이터를 분석하고 예측 또는 분류 규칙을 만드는 알고리즘입니다. 이름 그대로 결정(Decision) 규칙들을 나무(Tree) 형태로 시각화하여 표현합니다.결정