# DecisionTree
Decision Tree(Feat. Wine)
DecisionTree, Wine, MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScaler, PipeLine, 하이퍼파라미터, KFold, GridSearchCV
Decision Tree(Feat. Iris)
Iris, 의사결정나무, DecisionTree, DecisionClassifier, train_test_split
머신러닝 Decision Tree란
분류, 회귀 작업 및 다중출력 작업도 가능한 다재다능한 머신러닝 방법론IF-THEN 룰에 기반해 해석이 용이함일반적으로 예측 성능이 우수한 랜덤 포레스트 방법론의 기본 구조CART(Classification And Regression Tree) 훈련 알고리즘을 이용해
[핸즈온 ML with Kaggle] 5. Decision Tree: Pruning
🌳Pruning 이란? "Pruning" 은 '가지치기'라는 뜻이다. 머신러닝에서는 Decision Tree 의 가지를 자른다, 즉 모델에 제한을 줘서 오버피팅을 방지하는 기법이다. Pruning의 종류로는 Pre-pruning 과 Post-Pruning 이 있다.
1.2 의사결정나무로 간단한 분류 예측 모델 만들기
링크: https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-databasePregnancies : 임신 횟수Glucose : 2시간 동안의 경구 포도당 내성 검사에서 혈장 포도당 농도BloodPressure : 이완기 혈
너 나랑 스무고개하냐?🤨
오늘 정리할 내용은 트리기반 분류 모델이다!트리기반 모델을 설명할 때, 대부분 스무고개에 비유해서 많이 설명하곤 한다.왜 그런가하니 target 값을 예측하기 위해 feature들을 어느 기준으로 질문을 해서 target값을 향해가기 때문이다.아래의 위키백과에서 제공하
실습 5. Decision Tree
iris.data 결정나무\- 그림에서 노란색 체크된 노드 value 잘못 씀 (50, 0, 0node의 samples 속성100개의 sample은 petal length가 2.45보다 긺(오른쪽, False)그 중 54개는 petal width가 1.75보다 짧다 (
사이킷런 - 의사 결정 나무
파이썬 싸이킷런의 의사 결정 나무를 사용해서 붓꽃(iris)를 분류해봅시다. 1. 라이브러리 2. 붓꽃 데이터 가져오기 1) load_iris() loadiris 설명 을 보면 loadiris는 함수이고 1) 붗꽃 데이터를 반환, 2) 데이터의 자료형은 파이썬의 딕