가지치기1 10. 가지치기(Pruning)에 대해서 알아보자 with Python 의사결정나무는 그 자체로 해석이 쉽다는 장점과 모형을 나무 형태로 보여줄 수 있다는 장점 덕분에 많이 사용한다. 하지만 잘못하면 너무 깊은(사이즈가 큰) 나무가 생성되어 모형의 과적합(Overfitting)을 유발할 수 있다. 이때 가지치기(Post Pruning)를 통하여 과적합을 방지하는데 이번 포스팅에서는 이러한 가지치기(Post Pruning)에 대해서 알아보고자 한다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같다. 1. Cost Complexity Pruning 2. Reduced Error Pruning 3. 구현하기(Implementation) 4. 데이터에 적용해보기 본 포스팅을 읽어보기 전에 의사결정나무에 대한 내용을 이전 포스팅에서 정리해두었으니 먼저 읽어보자. 또한 노드와 마디는 같은 뜻이니 상.. 2021. 7. 5. 이전 1 다음
