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결정 트리, Decision Tree 관측값과 목푯값을 연결시켜 주는 예측 모델로서 나무 모양으로 데이터를 분류함 수많은 트리 기반 모델의 기본 모델(based model) 선형 모델과는 달리, 트리 모델에서는 각 변수의 특정 지점을 기준으로 데이터를 분류해 가며 예측 모델을 만듦 장점 단점 데이터에 대한 가정이 없는 모델임(Nonparametric Model) 트리가 무한정 깊어지면 오버피팅 문제를 야기할 수 있음 예를들어 선형 모델은 정규분포에 대한 가정이나 독립변수와 종속변수의 선형 관계 등을 가정으로 하는 모델인 반면, 결정 트리는 데이터에 대한 가정이 없어 어디에나 자유롭게 적용할 수 있음 추후에 등장할 트리 기반 모델들에 비하면 예측력이 상당히 떨어짐 아웃라이어에 영향을 거의 받지 않음 트리 ..
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인공지능, 머신러닝, 딥러닝 인공지능: 인간의 뇌를 모방하는 모든 프로그램 머신러닝: 데이터를 기반으로 학습해 무언가를 예측하거나, 데이터 자체의 어떤 특성을 찾아내는 프로그램 딥러닝: 머신러닝 알고리즘 중 하나로, 인공 신경망에서 진화한 형태. 주로 이미지, 비디오, 자연어 분석에 쓰임 머신러닝(Machine Learning; ML) 1) 머신러닝 알고리즘으로 입력된 데이터(입력값과 정답값) 간의 관계를 밝혀내서 2) 그 관계를 새로운 프로그램(모델)으로 만들어 3) 새로운 데이터가 주어졌을 대 결과를 예측하는 일련의 과정 머신러닝 알고리즘에 입력값과 해당 정답값에 대한 결과값을 입력해 주면, 입력값과 정답값 간의 관계를 찾아 머신러닝 알고리즘이 새로운 프로그램(모델)을 만듦 그 후 새로운 프로그램에 ..
