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데이터 사이언스 공부할래

[BDA 데이터 분석 모델링반 (ML 1) 16회차] 랜덤 포레스트

앙상블 학습, 부트스트랩 샘플링 개념에 대해 알아본다. 기존 의사결정트리는 하나의 트리구조, 규칙기반의 단일모델이기에 변동성이 크다는 문제를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 여러 개의 결정트리를 결합하여 예측 성능을 향상하고, 분류, 회귀 문제를 모두 사용할 수 있도록 한다. 앙상블 학습 앙상블 학습은 여러 개의 모델 또는 여러 개의 데이터 셋을 통합하여 모델을 만드는 방식으로, 크게 배깅, 부스팅, 스태킹 방법이 있다.  부트스트랩 샘플링(Bootstrap Sampling) 신뢰성을 높이기 위해 자주 사용하는 기법으로, 원본 데이터 셋에서 무작위로 데이터를 선택하여 새로운 샘플을 여러 번 생성하는 방법이다. 과정 안에서 중복을 허용한다는 점이 특징이다.  역할신뢰구간 및 표준 오차 추정 : 무작위 샘..
B.D.A 2024. 8. 13. 23:31
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