April 2019
Beginner to intermediate
480 pages
12h 34m
Korean
Content preview from 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.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.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.
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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)
그림
2-34
유방암 데이터로 만든 랜덤 포레스트 모델의 특성 중요도
그림에서 알 수 있듯이 랜덤 포레스트에서는 단일 트리의 경우보다 훨씬 많은 특성이
0
이상의
중요도 값을 갖습니다. 단일 트리의 결과와 마찬가지로 랜덤 포레스트도 “
worst
radius
” 특성
이 매우 중요하다고 보지만, 가장 많은 정보를 가진 특성으로는 “
worst
perimeter
”를 선택했
습니다. 랜덤 포레스트를 만드는 무작위성은 알고리즘이 가능성 있는 많은 경우를 고려할 수
있도록 하므로, 그 결과 랜덤 포레스트가 단일 트리보다 더 넓은 시각으로 데이터를 바라볼 수
있습니다.
장단점과 매개변수
회귀와 분류에 있어서 랜덤 포레스트는 현재 가장 널리 사용되는 머신러닝 알고리즘입니다. 랜
덤 포레스트는 성능이 매우 뛰어나고 매개변수 튜닝을 많이 하지 않아도 잘 작동하며 데이터의
스케일을 맞출 필요도 없습니다.
기본적으로 랜덤 포레스트는 단일 트리의 단점을 보완하고 장점은 그대로 가지고 있습니다. 만
약 의사 결정 과정을 간소하게 표현해야 한다면 단일 트리를 사용할 수 있습니다. 왜냐하면 수
십, 수백 개의 트리를 자세히 분석하기 어렵고 랜덤 포레스트의 트리는 (특성의 일부만 사용하
므로) 결정 트리보다 더 깊어지는 경향도 있기 때문입니다. ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
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.