Scikit-learn의 기초 - 분류(의사결정나무, 랜덤포레스트, xgboost)
1. 의사결정나무(DecisionTreeClassifier)란? 보기의 예시의 모델은 value에 [37, 34, 41]이 들어 있는 것으로 보아, 3가지 범주를 가지고 있고 RootNode에서 첫 번째에 해당하는 범주와 나머지 범주를 완벽히 분리해낸 것으로 보인다. 그리고 제일 밑 LeafNode에서 두 번재, 세 번째에 해당하는 범주 또한 거의 완벽히 분리된 것으로 나온다. 즉, 의사결정나무는 주어진 데이터 x값을 활용하여 스무고개 하듯, 계속 질문하는 과정을 통해 값들을 분류해나간다.(불순도가 낮아지는 방향을 향해 움직인다) 2. sklearn의 유방암 데이터를 이용한 의사결정나무 예시 1) x_train, y_train 학습데이터 생성, x_test, y_test 검증데이터 생성 import pa..
2023. 11. 23.
