May 2021
Beginner to intermediate
380 pages
9h 22m
Korean
Content preview from 데이터 과학을 위한 통계(2판)
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293
6
장
통계적 머신러닝
1.
데이터를 학습용 데이터와 타당성검사용(홀드아웃 ) 데이터로 나눈다.
2.
학습 데이터를 이용해 트리를 키운다.
3.
트리를 단계적으로 계속해서 가지치기한다. 매 단계마다
학습 데이터
를 이용해
cp
를 기록
한다.
4.
타당성검사 데이터
에 대해 최소 에러(손실 )를 보이는
cp
를 기록한다.
5.
데이터를 다시 학습용 데이터와 타당성검사용 데이터로 나누고, 마찬가지로 트리를 만들
고 가지치기하고
cp
를 기록하는 과정을 반복한다.
6.
이를 여러 번 반복한 후 각 트리에서 최소 에러를 보이는
cp
값의 평균을 구한다.
7.
원래 데이터를 이용해 위에서 구한
cp
의 최적값을 가지고 트리를 만든다.
rpart
함수에서 변수
cptable
을 이용해
cp
값과 이에 해당하는 교차타당성검사 에러 (변수
xerror
)를 보이는 테이블을 얻을 수 있다. 이를 참고해 교차타당성검사 에러가 가장 적은
cp
값을 선정할 수 있다.
파이썬에서 트리 복잡도 제어하기
사이킷런에 구현된 의사 결정 트리에서 복잡도를 위한 인수는
cpp
_
alpha
다. 기본값은
0
이며,
이는 트리를 가지치기하지 않는다. 값이 높아질수록 트리는 작아진다.
GridSearchCV
를 사용
하여 최적의 값을 찾을 수 있다.
트리 크기를 제어할 수 있는 다양한 모델 파라미터가 있다. 예를 들어
max
_
depth
는
5
에서
30
사이,
min
_
samples
_
split
은
20
에서
100
사이의 범위로 값을 변화시킬 수 있다. 사이킷런의
GridSearchCV
방법은 모든 ...
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I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.