예측 (1) 썸네일형 리스트형 Random Forests 참고 : https://www.kaggle.com/nickneim/exercise-random-forests/edit 참고 : https://sdsf1225.tistory.com/25 Decision-Tree에서는 Underfitting과 Overfitting의 문제 사이에서 Sweet-spot을 찾는 것이 문제점이라고 다뤘었다 Random Forests기법은 Decision-Tree의 이러한 문제점을 보완하기 위해서 1개의 Tree가 아니라 여러개의 'Trees'를 사용해서 각 Tree의 평균을 구해서 예측에 활용한다 간단한 Random Forest 구현 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean.. 이전 1 다음