파이썬 머신러닝 완벽가이드

지도학습은 명시적인 정답이 있는 데이터가 주어지 상태에서 학습하는 머신러닝 방식이다.분류는 지도학습의 대표적인 유형이다. : 학습 데이터로 주어진 데이터의 피처와 레이블값을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델링하고, 그 모델에 새로운 데이터 값이 주어졌을 때 미지의 레이

저번 글에서는 분류의 종류에 대한 간략한 소개와, 그 중에서도 결정트리에 관해 소개했었다. 이번에는 앙상블 학습의 유헝과 그 중에서 대표적인 몇 가지 방법에 대해 알아보도록 할 것이다.앙상블 학습의 유형은 전통적으로 보팅(Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(

저번 글에서는 대표적인 앙상블 알고리즘인 Random Forest와 Gradient Boosting에 대해 정리했었다. 이번 글에서는 기존의 Gradient Boosting을 뛰어넘는 새로운 알고리즘인 XGBoost, LightGBM (XGBoost보다 훨씬 빠른 수행