랜덤포레스트 썸네일형 리스트형 [Machine Learning] Tree-Based ML - 2. Ensemble Method (Random Forests) Ensemble Method 한종류의 데이터로, 다수결의 원칙으로 반복하여 여러개의 결정트리(머신러닝 학습모델(weak base learner, 기본모델))를 만들고. 각 결정 트리 하나마다 예측값을 확인하고 이들중 최빈값(분류)또는 평균값(회귀)을 최종 예측값으로 정한다. 이렇게 의견을 통합 하거나, 여러가지 결과를 합치는 방식. (a.k.a 집단지성) 부트스트랩(Bootstrap) 샘플링 앙상블에 사용하는 작은 모델들은 부트스트래핑(bootstraping)이라는 샘플링과정으로 얻은 부트스트랩세트를 사용해 학습을 합니다. 즉 원본 데이터에서 샘플링을 하는데 복원추출(중복추출가능)을 한다는 것인데 복원추출은 샘플을 뽑아 값을 기록하고 제자리에 돌려놓는 것을 말함. 이렇듯 샘플링을 특정한 수 만큼 반복하면.. 더보기 이전 1 다음
