Decision Tree 실습 - 지니 계수 및 서울 지역 다중 분류 (1)

이 포스트는 허민석님의 유튜브 머신러닝 내용을 정리한 글입니다. 실습 코드는 도서 나의 첫 머신러닝/딥러닝에서 발췌해왔습니다. 실습 코드와 자료는 링크의 Github에서 볼 수 있습니다 이번 포스트에서는 Decision Tree를 활용해 서울 지역 위치 정보를 데이터로 서울 지역을 강동, 강서, 강남, 강북 네 군집으로 다중 분류해보겠습니다. 이전 Deicision Tree에서 우리는 ID3 알고리즘은 정보 이득(information gain)과 엔트로피(entrophy)를 이용하는 알고리즘임을 알아봤습니다. 반면 사이킷런의 Decision Tree는 CART(classification and regression tree) 타입으로, CART는 트리의 노드마다 특징을 이진 분류(Binary classif..

2022.01.19