[ 오늘 배운 내용 ] 1. Decision Tree (결정 트리) - 트리 알고리즘이란 - 지니 불순도, 정보 증가량 - 모델링 - 하이퍼파라미터 : max_depth, min_samples_leaf - 의사결정나무 모델 시각화 2. Support Vector Machine (SVM) - SVM이란 - 결정 경계, 서포트 벡터, 마진 - 하이퍼파라미터 : Cost(비용), Gamma 3. 성능 튜닝 방법 - 선형 모델 : 변수 선택법 - 전진선택법 (후진선택법) - AIC (아카이케 통계량) - 하이퍼파라미터 튜닝 - Random Search - Grid Search 1. Decision Tree (결정 트리) Tree 기반 알고리즘은 특정 항목(변수)에 대한 의사 결정(분류) 규칙을 나무의 가지가 뻗..
