decision tree (1) 썸네일형 리스트형 선형회귀(Linear Regression) - 다른 머신러닝 기법 비교(의사결정트리, 앙상블, 서포트 벡터 머신, 신경망) 목차 다른 머신러닝 기법과의 비교 의사결정트리 (Decision Tree) 앙상블 모델 (Ensemble Models) 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) 신경망 (Neural Network) 다른 머신러닝 기법과의 비교 선형회귀의 한계를 극복하기 위해 다양한 머신러닝 기법이 사용됩니다. 의사결정트리 (Decision Tree) 비선형 관계와 복잡한 패턴을 잘 포착할 수 있습니다. 분류와 회귀 문제 모두에 사용 가능합니다. 하지만 과적합 위험이 있고, 불안정한 모델일 수 있습니다. 앙상블 모델 (Ensemble Models) 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 등의 앙상블 모델은 의사결정트리의 단점을 보완합니다. 강력한 예측 성능을 보이지만, 설명력이 부족할 수 있습니다. 서포트.. 이전 1 다음
