DecisionTree vs RandomForest
CODEDRAGON ㆍDevelopment/Big Data, R, ...
반응형
DecisionTree vs RandomForest
DecisionTree 의 단점을 RandomForest를 사용함으로써 장점을 얻을 수 있습니다.
|
DecisionTree |
RandomForest |
|
|
|
|
· 복잡한 구조로 해석력이 떨어집니다↓. |
· 과적합 발생률이 낮아집니다↓. · 일반 의사결정 나무보다 예측력이 높아집니다↑. |
|
가장 좋은 질문을 먼저 하게 됩니다. |
질문이 랜덤하게 선택되어집니다. |
|
하나의 모델 |
여러 개의 모델 |
|
[진돗개, 매, 기린, 시츄, 고양이, 마우스, 원숭이, 사자] |
[진돗개, 매, 기린] [시츄,고양이, 마우스] [진돗개,마우스, 원숭이] [기린, 시츄,사자] [마우스, 원숭이, 사자] |
|
하나의 모델 결과값으로 예측 |
여러 개 모델의 결과를 통해 가장 많은 값으로 예측(voting) |
'Development > Big Data, R, ...' 카테고리의 다른 글
| 선형대수학의 데이터의 유형 (0) | 2019.11.05 |
|---|---|
| COMPAS - 도시문제 해결의 방향성을 제시하는 데이터 분석 플랫폼 (0) | 2019.11.03 |
| Penn Treebank Tagset(펜 트리뱅크 태그세트)의 사용 품사 (0) | 2019.11.02 |
| 텍스트 마이닝의 문제점(한계) (0) | 2019.11.01 |
| 확률론 (0) | 2019.10.31 |