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  3. Python에서의 하이퍼파라미터 튜닝
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연습 문제

Random Forest의 파라미터 추출하기

이제 이전에 로지스틱 회귀 모델로 진행했던 작업을 Random Forest 모델로 옮겨 보겠습니다. 이 모델의 파라미터 중 하나는 각 트리에서 매 단계마다 어떤 기준으로 분할했는지입니다.

Random Forest 모델에서는 모든 분할과 모든 트리를 일일이 탐색할 가능성이 낮기 때문에, 이 분석이 로지스틱 회귀의 계수만큼 직접적이진 않을 수 있어요. 하지만 모델이 내부에서 무엇을 하는지 들여다보는 데에는 매우 유용한 연습입니다.

이번 연습에서는 Random Forest 모델에서 하나의 트리를 추출하고, 이를 시각화한 뒤, 프로그램적으로 분할 중 하나를 추출해 보겠습니다.

다음이 제공됩니다:

  • Random Forest 모델 객체 rf_clf
  • 선택된 결정 트리 상단 이미지 tree_viz_image
  • X_train DataFrame과 original_variables 리스트

지침

100 XP
  • Random Forest 모델에서 7번째 트리(인덱스 6)를 추출하세요.
  • 분할 기준을 확인하기 위해 이 트리를 시각화합니다(tree_viz_image).
  • 최상단 분할의 특성과 임곗값을 추출하세요.
  • 특성과 임곗값을 함께 출력하세요.