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이번 시간에는 결정 트리와 부스팅에 대해 알아보겠습니다. 결정 트리와 부스팅 목차 1. 결정트리 2. 부스팅 1) AdaBoost 2) GBM 3) XGBoost 4) LightGBM1. 결정트리결정트리는 데이터를 반복적으로 분할하여 결과를 예측하거나 분류하는 트리 형태의 모델입니다.위 그림은 Iris 데이터에 결정 트리를 적용한 예시이며, 결정 트리에서 자주 사용되는 용어는 아래 표에 작성했습니다.용어설명뿌리 노드(root node)전체 의사결정나무가 시작되는 마디로, 전체 자료를 포함부모 노드(parent node)주어진 마디의 상위에 있으며 자녀 노드를 가지고 있음자녀 노드(child node)부모 마디로부터 분리되어 나간 2개 이상의 마디.자녀 노드는 또 다른 부모 노드가 될 수 있음리프 노드(l..

안녕하세요, 오늘은 지도 학습과 비지도 학습, 그리고 손실함수에 대해 알아보겠습니다. 지도 학습과 비지도 학습, 그리고 손실 함수 목차 1. 지도학습 2. 비지도 학습 3. 손실 함수 1. 지도 학습머신러닝에서 지도학습은 학습 데이터와 함께 정답 데이터를 제공하는 학습 방식을 의미합니다. 컴퓨터는 주어진 데이터와 정답을 보며 관계를 학습합니다.지도 학습은 주로 입력 데이터에 대한 정확한 예측이 필요할 때 사용됩니다.지도 학습을 사용하는 알고리즘으로는1) 회귀: 선형 회귀, 로지스틱 회귀2) 분류: 의사결정나무, 랜덤 포레스트, SVM 등이 있습니다. 2. 비지도 학습반면, 비지도 학습은 컴퓨터에게 정답과 관련된 데이터를 제공하지 않는 학습 방식입니다. 정답이 없기 때문에 컴퓨터는 주어진 데이터들의 패턴이..