트리모델 (2) 썸네일형 리스트형 [AI Tech] 1주차 5-2차시 트리 모델 연습 5-2. 트리 모델 연습 1. 복습 트리 모델 1) 나무 구조를 활용해 Feature 값을 특정 기준으로 분류하고 목적에 맞는 의사결정을 만드는 모델이다. 2) 가장 기본이 되는 모델로는 '의사결정나무(Decision Tree)'로 볼 수 있다. 3) 이외에 Random Forest, AdaBoost, GBM, XGBoost, LightBGM, CatBoost 등이 있다. © NAVER Connect Foundation. All Rights Reserved [AI Tech] 1주차 5-1차시 트리 모델 5-1. 트리 모델 1. What is tree model 1.1 트리 모델의 기초 의사결정나무 Decision Tree - 칼럼(feature) 값들을 어떠한 기준으로 group을 나누어 목적에 맞는 의사결정을 만드는 방법 - 하나의 질문으로 yes 또는 no로 decision을 내려서 분류한다. 1.2 트리 모델의 발전 - Decision Tree - Random Forest - AdaBoost - GBM - XGBoost / LightGBM / CatBoost → 이거를 중점적으로 볼 예정이다. 1.3 Bagging & Boosting 여러 개의 Decision Tree를 이용하여 모델을 생성한다. Bagging - 데이터 셋을 샘플링하여 모델을 만들어 나가는 것이 특징이다. - 샘플링한 데이터 셋.. 이전 1 다음