랜덤포레스트, XG부스팅, decision 모델 r프로그래밍이용 및 간략한 해설

소개글

랜덤포레스트, XG부스팅, decision 모델 r프로그래밍이용 및 간략한 해설에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. decision tree
2. randomforest
3. XG boosting

본문내용

랜덤포레스트, XG부스팅, decision 모델 r프로그래밍이용 및 간략한 해설

목차
1. decision tree
2. randomforest
3. XG boosting




1. decision tree

랜덤 포레스트, XG부스팅)의 기초가 되기도 한다. 이러한 이유로 의사결정 나무는 기계 학습과 통계 분석 분야에서 중요한 도구로 여겨진다.

2. randomforest

랜덤포레스트는 결정 트리를 기반으로 하는 앙상블 학습 기법으로, 주어진 데이터에서 여러 개의 결정 트리를 생성하고 이를 통해 최종적인 예측 결과를 도출하는 방법이다. 이 기법은 단일 결정 트리에 비해 일반화 능력을 높이고 과적합을 줄이는 데 효과적이다. RandomForest는 다수의 트리를 결합하여 견고하고 정확한 예측 모델을 만들어낼 수 있으며, 따라서 회귀와 분류 문제 모두에 널리 사용된다. 이 알고리즘의 작동 방식은 간단하면서도 강력하다. 먼저, 데이터셋에서 여러 개의 무작위 샘플을 중복 허

키워드

레포트,   과제,   방통대,   학은제,   방송통신대,   학점은행제,   대학,   숙제