Data Science Diary

안녕하세요!! 오늘은 Random Forest의 기본 내용을 다루고 Python으로 어떻게 구현하는지 보여드리려고 합니다. 효과적인 머신 러닝 알고리즘을 찾는다면 Random Forest가 딱이지 않나 싶습니다. Random Forest는 정확한 예측을 생성하기 위해서 여러 결정 트리를 결합하는 앙상블 방법입니다. 랜덤 포레스트란 무엇일까요? Random Forest는 결정 트리의 앙상블을 사용해서 예측을 하는 머신 러닝 알고리즘입니다. 의사 결정 트리는 input 피처를 기반으로 if-then 문을 따라 예측을 수행하는 간단하면서도 직관적인 모델이죠. 또한, 의사 결정 트리는 구현하고 해석하는 것은 쉽지만 과적합이 쉽게 일어나고, 분산도 높게 나올 수 있습니다. Random Forest는 이 문제를 해..

안녕하세요~ 오늘은! 앙상블 방법으로 머신 러닝 모델의 정확성을 개선하는 방법을 알아보려고 합니다. 앙상블 방법이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 설명하고 Python 코드 예제로 앙상블을 구현해 보겠습니다. 어설픈 가이드지만 머신 러닝 모델을 한 단계 더 업그레이드해서 더 나은 결과를 얻을 수 있으면 좋겠습니다 ^v^ 앙상블 방법은 머신 러닝에서 여러 모델의 예측을 결합해서 모델의 성능을 향상시키는 데 사용되는 중요한 기술이에요. 이 방법은 모델의 정확도를 높이고 일반화를 향상시켜서 실제 응용 프로그램에서 더 안정적으로 만들 수 있습니다. 앙상블 방법에는 여러 가지 유형이 있습니다. 1. 배깅(Bagging): 배깅은 데이터의 서로 다른 하위 집합에 대해서 훈련된 여러 모델을 생성하고 과적합이나 분산을 줄..