# decision tree
Decision Tree(의사 결정 나무)
Decision Tree = 의사결정나무(비선형, 판별) 끝임없이 질문을 반복해서 최종적인 결과에 도달하는것
핀테크특화 데이터/AI 엔지니어 핀테커스 8주차(23/10/16 월)
저번주 : Categorical descriptive feature(범주형) 오늘 : continuous descriptive feature(연속형), continuous일땐 같은 feature 다시 써도 됨 ROOT NODE 구하기 기본엔트로피 구하기 print((
데이터 마이닝이란?
이번 포스팅은 작년 데이터마이닝 수업을 통해 진했던 과제를 간략하게 리뷰합니다. What is the Data Mining? 데이터 마이닝이란 수많은 현실세계 데이터로부터 일종의 Nuggets 들을 뽑아내는 과정이라고 볼 수 있습니다. 기본적으로 데이터는 bulk
Decision tree
의사결정 트리(decision tree) : 어떤 항목에 대한 관측값과 목표값을 연결시켜주는 예측 모델로써 결정 트리를 사용하는 머신러닝 방법 → 영향력이 큰 특징을 상위 노드로, 영향력이 작은 특징은 하위 노드로 선택한다. → 특징 별 영향력의 크고 작음을 비교하기
머신러닝 1일차 chapter1 (~8)
머신러닝이란? 명시적인 프로그램에 의해서가 아니라, 주어진 데이터를 통해 규칙을 찾는것 > 데이터 관찰
제로베이스 데이터취업스쿨 DAY51 머신러닝1~4
타이타닉 데이터 분석 1. 데이터 가져오기 2. 분석 시각화 
머신러닝 종류별로 정리하기
모듈 불러오기 seaborn에서 제공하는 데이터셋 확인 컬럼 값 분포 확인 : value_counts() / 차트 그리기 X,Y나누기 / Train, Test 데이터셋 나누기 Decision Tree Random Forest 딥러닝 모델링 학습이 잘 평가되
Robust Random Cut Forest Based Anomaly Detection On Streams
Robust Random Cut Forest Based Anomaly Detection On Streams, ICML 2016
Extended Isolation Forest
2021 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Extended Isolation Forest
Isolation Forest
2008 IEEE International Conference on Data Mining, Isolation Forest
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] - CH.5-1 Decision Tree
class(타깃값)가 0 이면 레드 와인, 1이면 화이트 와인불순도: 결정 트리가 최적의 질문을 찾기 위한 기준정보이득: 부모 노드와 자식 노드의 불순도 차이 Decision Tree 모델은 정보이득이 최대화되도록 트리를 성장시킴가지치기: 자라날 수 있는 트리의 최대
멋쟁이 사자처럼 AI 스쿨 TIL-28
의사결정트리는 일련의 분류 규칙을 통해 데이터를 분류, 회귀하는 지도 학습 모델 중 하나이며,결과 모델이 Tree 구조를 가지고 있기 때문에 Decision Tree라는 이름을 가집니다.아래 그림을 보면 더 쉽게 이해가 가능합니다.https://k.kakaoc
[ML] Supervised Learning 특징과 종류
머신러닝의 대부분이 지도학습으로 이루어진다. 데이터에 대한 정답(lable)을 알고 있어야 한다. 연속형 데이터: measure (몸무게, 키, 혈당)이산형 데이터: count (하루 당 은행 방문자 수, 사고 건 수) 범주형 데이터: category (Yes/No,