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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
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랜덤포레스트(Random Forest): 랜덤포레스트는 배깅의 일종으로, 다수의 결정트리를 사용하여 모델을 구성합니다. 각 트리는 부트스트랩 샘플에서 훈련되고, 노드를 분할할 때는 무작위로 선택된 소수의 변수만을 고려합니다. 모든 트리의 예측
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(한 번만 분할)의 불순도 감소분을 계산하시오.
4. 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 중에서 극단값에 더 예민하게 반응할 수 있는 앙상블 방법이 무엇인지 쓰고, 교재에 설명된 각각의 알고리즘(p.116∼122)을 참고하여 그 근거를 밝히시오. (8점)
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아래와 같이 생성하였다. 물음에 답하시오. (8점)
4. 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 중에서 극단값에 더 예민하게 반응할 수 있는 앙상블 방법이 무엇인지 쓰고, 교재에 설명된 각각의 알고리즘(p.116∼122)을 참고하여 그 근거를 밝히시오. (8점)
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같이 생성하였다. 다음 물음에 답하시오. (8점)
4. 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 중에서 극단값에 더 예민하게 반응할 수 있는 앙상블 방법이 무엇인지 쓰고, 교재에 설명된 각각의 알고리즘(p.116∼122)을 참고하여 그 근거를 밝히시오. (8점)
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랜덤포레스트
2.3. 변수중요도
2.4. 다중공선성
3. 결과
3.1. 중요변수 도출
3.2. 고소득산업체수와 신혼부부수 사이의 연관성
4. 제안
4.1. 산학협력 플랫폼
4.2. 일본 후쿠이현의 사례
4.3. 피그마를 이용한 프로토타입
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랜덤포레스트와 딥러닝을 활용하여 고객 이탈률을 8% 줄이는 성과를 이루어냈으며, 데이터 전처리와 모델 최적화에 연평균 20시간 이상 투자하여 효율성을 높였습니다. 또한, A/B 테스트를 통해 신규 추천 시스템 도입 후 사용자 체류시간이 평
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랜덤포레스트와 XG부스트 모델을 조합하여 예측 정확도를 기존 대회 최고치보다 15% 향상시켰습니다. 이 과정에서 데이터 전처리부터 피처 엔지니어링까지 다양한 기법을 습득하였으며, 모델의 성능을 높이기 위해 하이퍼파라미터 튜닝 등에
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랜덤포레스트와 딥러닝 기법을 결합하였으며, GPU 병렬처리 기법을 도입하여 처리 시간을 기존의 절반인 2시간 이내로 단축하였습니다. 더불어 학교 내 공모전에서 150여 개 참가 팀 중 최우수상을 수상하였고, 해당 기술은 대학 졸업 후 현장
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랜덤포레스트와 딥러닝을 적용하며, 실시간 데이터 분석 능력을 갖추게 되었습니다. 이전 인턴십에서는 이커머스 고객 행동 분석 프로젝트를 맡아, 사용자 구매 패턴을 분석하여 맞춤형 추천 시스템을 구축하였으며, 이를 통해 고객 재구매
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랜덤포레스트와 XGBoost 알고리즘을 활용하였으며, 테스트 데이터에 대한 예측 정확도를 89%까지 끌어올렸습니다. 또한, 졸업 논문으로는 공공기관의 정책 효과성을 분석하는 연구를 수행하여, 연평균 4%의 정책 변화 효과를 수치로 도출하였고,
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