Decision tree -> pre-pruning, post-pruning

결정 트리 모델에서 가지치기(pruning)는 모델이 훈련 데이터에 과적합되는 것을 방지하기 위해 트리의 크기를 줄이는 과정입니다. 가지치기는 전정 가지치기(pre-pruning)와 후정 가지치기(post-pruning)로 나눌 수 있습니다.전정 가지치기 (Pre-pruning): 트리를 성장시키는 동안 불필요한 분할을 방지하는 방법입니다. 이는 트리의 깊이, 최소 샘플 수 등을 제한하여 구현할 수 있습니다.후정 가지치기 (Post-pruning): 트리를 다 성장시킨 후에 가지를 치는 방법입니다. 이는 노드에서 분할을 제거하고, 트리의 일부를 잘라내어 구현할 수 있습니다.여기서는 사이킷런(Scikit-learn) 라이브러리를 사용하여 전정 가지치기와 후정 가지치기를 구현하는 방법을 보여드리겠습니다.전정..
ML 2024. 5. 29. 12:37
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