● Chpater 05의 학습목표 1. 성능이 좋고 이해하기 쉬운 Tree algorithm에 대해 배웁니다. 2. Algorithm의 성능을 최대화하기 위한 Hyperparameter tunning을 실습합니다. 3. 여러 Tree를 합쳐 일반화 성능을 높일 수 있는 앙상블 모델을 배웁니다. ● 학습목표: 앙상블 학습이 무엇인지 이해하고 다양한 앙상블 학습 알고리즘을 실습을 통해 배웁니다. ● 키워드: 앙상블 학습, 랜덤 포레스트, 엑스트라 트리, 그레이디언드 부스팅 ● 지난 시간에 배운 Cross validation & Hyperparameter Tunning 문제 풀이 (Algorithm: DecisionTree , 문제: Classification) 1. Cross val..
