반응형 Randomforest 성능 평가1 [R] 랜덤포레스트 (randomForest)에 대한 모든 것 본 게시글은 랜덤포레스트의 간략한 소개와 R 기반의 랜덤포레스트 모형 학습 과정을 소개한다. 전체적인 과정은 0. 랜덤포레스트 소개, 1. 패키지와 데이터 불러오기, 2. 데이터 분할과 학습, 3. 학습된 모형 평가, 4. 변수 중요도 순서이다. 0. 랜덤포레스트 (randomForest) 랜덤포레스트 사용하기 전, 꼭! 알아야 하는 랜덤포레스트의 특성을 소개하고 넘어간다. 이 특징을 이해해 두면, 코드 작성 과정에서의 이해나 결과 해석이 편해진다. 앙상블(Ensemble) 모형: Randomforest는 여러 개의 Decision Tree 모형을 조합하여 만든 앙상블 모형이다. 각 트리마다 무작위 추출 진행: 각각의 Decision Tree 학습에 사용되는 변수와 관측은 모두 무작위로 추출하여 사용한다.. 2023. 11. 16. 이전 1 다음 반응형
