# random forests

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AIB: N222 Random Forests

다수의 기본 모델(weak-based learner)을 결정트리로 사용하는 앙상블모델트리를 랜덤하게 여러개 만들어 종합해서 다수결이나 평균과 같은 방법으로 타겟을 예측 결과를 반환bootstraping(=복원 추출)을 통해 여러 개의 결정트리를 사용하여 만든 앙상블 모

2022년 3월 3일
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[머신러닝] Random Forests

오늘 학습하면서 메모한 내용들을 간단히 업로드 해본다. Random Forests를 배웠다. 성능이 오히려 떨어지긴 했지만 머신러닝에 관한 지식은 늘어나고 있다. 묘한 상황이다. 오늘은 오버되지않게 정시에 끝냈다. 내일은 만족스러운 성능을 낼 수 있길 바란다.Warm-

2022년 3월 3일
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[ML] Random Forests

Random Forests / Bagging / Bootstrap / Ensemble

2022년 1월 16일
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Random Forests

[n222] SECTION 02 Sprint 2 Tree Based Model Random Forests

2021년 12월 27일
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[AI Bootcamp] N222 - Random Forests

random forest / bagging / bootstrapping / ordinal encoding

2021년 8월 22일
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