본 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원 오민환 교수님의데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝1 수업을학습을 목적으로 재구성하였습니다 지난 시간에 이어서 오늘은 tree-based method bagging, random forests, boosting에 대해서 배워본다 우선 bagging에 대해서 살펴보자 지난 시간에 tree-based method들의 장단점에 대해서 배웠었는데단점부터 살펴보자면 우선 decision tree는prediction accuracy가 그렇게 썩 좋지 않았다bagging은 이러한 낮은 성능을 극복하기 위한 방법이다 bagging을 지금은 decision tree에 적용할 수 있는 방법으로 배우고있지만bagging은 굉장히 general한 method이다 bagging..
