728x90 반응형 Programming_Collective Intelligence/7.의사결정트리1 decision tree 의사결정나무(decision tree)는 간단한 기계학습 방법의 한 형태로 예측, 의사결정 과정 모델링에 유용하다. 다른 대다수 분류기와 달리 해석이 쉽다. 예를들어 베이지안 분류기는 각 특징들의 중요도를 알 수 있지만 마지막 산출물을 알기 위해 최종 계산을 해야하고, 신경망은 두 개 뉴런 간의 연결의 가중치 그자체로는 의미를 부여하기가 어렵기 때문에 해석이 힘들다. 반면에 의사결정나무는 추론과정이 가시적으로 이해할 수 있다. 심지어 if-then 문장의 단순 연속으로도 쉽게 바꿀 수 있다. 예제들을 통해서 자세히 알아보는 시간을 가져본다. 1.가입유형추정 특정 사이트에는 무료 계정과 가입 계정을 제공하는데, 대다수 사용자는 눈팅만 하고 적당히 필요한 정보만 얻고 나간다던지 하는 경우이다. 그러므로 이때.. 2020. 1. 7. 이전 1 다음 728x90 반응형
