● 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: 검증 세트가 필요한 이유를 이해하고 교차 검증에 대해 배웁니다. 그리드 서치와 랜덤 서치를 이용해 최적의 성능을 내는 하이퍼파라미터를 찾습니다. ● 키워드: 검증 세트, 교차 검증, 그리드 서치, 랜덤 서치 ● 지난 시간에 배운 Decision Tree 문제 풀이 scheme1. Data 불러오기2. Input / Target data 분리하기 & 3. Train / test ..
