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불확실성 측정지표(Uncertainty measure)· 불확실성 측정지표는 지니지수와 엔트로피 지수가 있습니다.· 두 지수의 값의 범위는 다르지만 해석은 값의 크기에 따라 유사합니다.· 즉, 값이 클수록↑ 이질적(Diversity)↑이며 순수도(Purity)가 낮다고↓ 할 수 있습니다. 불확실성 측정지표 종류· 지니지수(Gini index)· 엔트로피 지수(Entropy index)

엔트로피 지수(Entropy index)· ≒ Entropy Measure· 무질서도에 대한 측정 지표입니다.· 확률 변수의 불확실성을 수치로 나타낸 것입니다. · 의사결정나무에서 엔트로피 지수가 가장 작은 예측 변수와 이 때의 최적분리에 의해 자식마디를 형성합니다. · 엔트로피가 0일 때, 출력은 매우 확실한 상태입니다.(CASE1/CASE2)· 엔트로피는 출력에 대해서 아무런 정보를 갖고 있지 않을 때 (어떠한 출력값도 동등한 확률로 나옴) 최고 값을 가집니다.(CASE3) 동전 던지기의 앞/뒤 확률이 같은 경우 클래스가 두 개인 문제에서 하나의 클래스의 발생 확률에 대한 엔트로피의 변화 T 데이터 세트 k 목표변수의 범주의 수 p 범주비율 2개의 범주가 (0.5, 0.5) 비율로 구성(T0) 5개의..

k평균 클러스터링 특징

머신러닝 사례(기계학습 활용) · 가장 많이 사용되는 머신러닝 알고리즘들은 이미 알려진 사례를 바탕으로 일반화된 모델을 만들어 의사 결정 프로세스를 자동화하는 것들입니다. · 기계학습의 이러한 방식은 스팸 메일을 분류하거나, 얼굴을 인식하여 사람을 찾거나, 기상예측, 문자 인식 등의 분야에서 다양하게 활용될 수 있습니다. · 영화 추천에서부터 음식 주문, 쇼핑, 맞춤형 온라인 라디오 방송과 사진에서 친구 얼굴을 찾아주는 일까지 최근 많은 웹사이트와 기기가 머신러닝 알고리즘을 핵심 기술로 채택하고 있습니다. · 페이스북, 아마존, 넷플릭스 같은 복잡한 웹사이트들은 여러 가지 머신러닝 모델을 사용하여 구성 요소의 대부분을 만들어냅니다. · 별을 탐구하고 새로운 행성을 찾기 · 새로운 미립자를 발견 · DNA..

lines() lines()는 points( )와 마찬가지로 plot()으로 새로운 그래프가 시작된 뒤 그 위에 꺾은선을 추가하여 그리는 목적으로 사용합니다.