결정 포레스트는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 신경망보다 구성이 더 쉽습니다. 결정 포레스트는 초매개변수가 적습니다. 또한 결정 포레스트의 초매개변수는 적절한 기본값을 제공합니다.
- 숫자 특성, 범주형 특성, 누락된 특성을 기본적으로 처리합니다. 즉, 신경망을 사용할 때보다 전처리 코드를 훨씬 적게 작성할 수 있으므로 시간을 절약하고 오류 발생 원인을 줄일 수 있습니다.
- 즉시 사용 가능한 좋은 결과를 제공하고, 노이즈가 많은 데이터에 강하고, 해석 가능한 속성을 갖는 경우가 많습니다.
- 신경망보다 작은 데이터 세트(예 100만 개 미만)로 추론하고 학습하는 속도가 신경망보다 훨씬 빠릅니다.
결정 포레스트는 머신러닝 경연대회에서 뛰어난 결과를 도출하며 많은 산업 작업에 많이 사용됩니다.
이 과정에서는 결정 트리와 결정 포레스트를 소개합니다. 결정 포레스트는 테이블 형식 데이터에 뛰어난 해석 가능한 머신러닝 알고리즘의 모음입니다. 결정 포레스트는 다음을 수행할 수 있습니다.
YDF 코드
이 과정에서는 특정 라이브러리에 중점을 두지 않고 결정 포레스트가 작동하는 방식을 설명합니다.
그러나 과정 전체에서 텍스트 상자는 YDF 결정 포레스트 라이브러리에 의존하지만 다른 결정 포레스트 라이브러리로 변환할 수 있는 코드 예를 보여줍니다.
기본 요건
이 과정에서는 다음 과정을 완료했거나 이에 상응하는 지식을 보유하고 있다고 가정합니다.
유익한 학습 기회가 되길 바랍니다.