AI 개발자가 되어보자

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. * https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition GitHub - rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition: 의 코드 저장소 의 코드 저장소. Contribute to rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition development by creating an account on GitHub. github.com 7.1 앙상블 학습 앙살블 학습(ensemble learning)의 목표는 여러 분류기를 하나의 메타 분류기로 연결하여 개별 분류기보다 더 좋은 일반화 성능을 ..

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다 3.6 결정 트리 학습 결정 트리(decision tree) 분류기는 설명이 중요할 때 아주 유용한 모델이다. 결정 알고리즘을 사용하면 트리의 루트(root)에서 시작해서 정보 이득(Information Gain)이 최대가 되는 특성으로 데이터를 나눈다. 반복 과정을 통해 리프 노드(leaf node)가 순수해질 때까지 모든 자식 노드에서 이 분할 작업을 반복한다. 트리의 최대 깊이를 제한하여 가지치기(pruning)를 한다. 3.6.1 정보 이득 최대화: 자원을 최대로 활용 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def gini(p): return p * (1 - p) + (1 - p) * (1 ..