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Random forest 모델은 분류 및 회귀 작업에 사용되는 인기 있는 기계 학습 알고리즘입니다. 더 정확한 예측을 위해 여러 개의 의사 결정 트리를 결합한 앙상블 학습 방법입니다. 이 글에서는 Random Forest 모델을 자세히 살펴보고 Python을 사용하여 적용하는 방법에 대한 예를 제공합니다. 랜덤 포레스트 모델 이해 Random Forest 모델은 일련의 규칙에 따라 의견을 제시하는 간단한 모델인 의사 결정 트리 개념을 기반으로 합니다. 의사 결정 트리는 과적합되기 쉽습니다. 즉, 훈련 데이터에서는 잘 수행되지만 새 데이터에서는 잘 일반화되지 않습니다. Random Forest는 여러 의사 결정 트리를 결합하고 협업 작업을 기반으로 예측을 수행하여 이 문제를 해결합니다. Random For..

분류 분석은 사전에 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 지정된 입력의 순서 또는 클래스를 예측하는 데 사용되는 기계 활용 능력 알고리즘의 한 유형입니다. 이 기술은 금융, 의료 및 마케팅을 포함한 다양한 근면에서 광범위하게 사용됩니다. 이 글에서는 분류 분석의 개념을 자세히 설명하고 어떻게 적용할 수 있는지 보여주는 Python 코드 예제를 제공합니다. 분류 분석이란 무엇일까요? 분류 분석은 사전에 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터의 클래스 또는 순서를 예측하는 감독된 학습 알고리즘의 한 유형입니다. 이 방식은 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 분류 문제는 하나 이상의 입력 변수에 근거한 범주형 사건 변수를 예측하는 문제입니다. 분류 문제의 몇 가지 일반적인 예에는..