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breast-cancer.arff
breast-cancer.arff· 유방암 데이터· Breast cancer data. · 데이터 세트에는 no-recurrence-events 클래스의 201개 인스턴스와 recurrence-events 의 85개 인스턴스가 포함되어 있습니다. 이 인스턴트들은 9가지 속성으로 설명되며, 그 중 일부는 선형데이터이고 일부는 명목형 데이터입니다.· This data set includes 201 instances of one class and 85 instances of another class. The instances are described by 9 attributes, some of which are linear and some are nominal.
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ㄴ1.Summary - 1.파이썬의 이해
11000 미만의 자연수에서 3의 배수와 5의 배수의 총합을 구하는 프로그램을 작성하시오. * ** *** **** ***** [8단] 8 X 1 = 8 8 X 2 = 16 8 X 3 = 24 8 X 4 = 32 8 X 5 = 40 8 X 6 = 48 8 X 7 = 56 8 X 8 = 64 8 X 9 = 72
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결측치가 발생하는 이유
결측치가 발생하는 이유· 데이터 입력 중 실수로 값을 입력하지 않은 경우· 값을 어떤 이유로든 관찰되지 못한 경우(예를 들어, 인구 조사에서 특정 가구가 소득을 기재하지 않은 경우)· 해당 항목에 적절한 값이 없어서 값이 입력되지 않은 경우(예를 들어, 약품의 냄새를 기록하고 있는 칸에서 특정 약품은 향이 없는 경우)
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의사결정나무 분석과정
의사결정나무 분석과정수행단계에서 분리기준, 정지규칙, 평가 기준 등을 어떻게 적용하느냐에 따라 서로 다른 의사결정 트리를 생성하게 됩니다.
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통계학 분야의 알고리즘
통계학 분야의 알고리즘 통계학 분야에서는 카트(CART), 체이드(CHAID) 알고리즘이 개발되었습니다.
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의사결정나무 분석 알고리즘
의사결정나무 분석 알고리즘 의사결정나무 분석에는 인공지능, 기계학습 분야에서 개발된 ID3, C4.5, C4.8 C5.0 알고리즘들과 통계학 분야에서 개발된 카트(CART), 체이드(CHAID) 알고리즘으로 나눌 수 있습니다.