영상에서, 제약이 없는 분류 트리가 성장할 때 몇 가지 간단한 규칙을 따른다는 것을 보셨습니다. 다음 중 이러한 규칙에 해당하지 않는 것은 무엇인가요?
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Classification and Regression Trees(CART)는 분류와 회귀 문제에 사용하는 지도 학습 모델 집합입니다. 이 장에서는 CART 알고리즘을 소개합니다.
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편향-분산 균형은 지도 학습의 핵심 개념 중 하나입니다. 이 장에서는 과적합과 과소적합을 진단하는 방법을 이해합니다. 또한 여러 모델의 예측을 집계해 더 견고한 예측을 만드는 앙상블 개념도 소개합니다.
배깅은 학습 데이터에서 서로 다른 부분집합을 샘플링해 같은 알고리즘을 여러 번 학습하는 앙상블 기법입니다. 이 장에서는 배깅으로 트리 앙상블을 만드는 방법을 이해합니다. 또한 각 트리의 분기마다 무작위화를 도입해 앙상블의 다양성을 높이는 랜덤 포레스트 알고리즘도 학습합니다.
부스팅은 여러 모델을 순차적으로 학습하되, 각 모델이 이전 모델의 오류로부터 학습하는 앙상블 방법을 뜻합니다. 이 장에서는 AdaBoost와 Gradient Boosting 두 가지 부스팅 기법을 소개합니다.
Machine Learning 모델의 하이퍼파라미터는 데이터로부터 학습되지 않는 매개변수로, 학습 세트에 모델을 적합하기 전에 설정해야 합니다. 이 장에서는 그리드 서치 교차 검증을 사용해 트리 기반 모델의 하이퍼파라미터를 튜닝하는 방법을 배웁니다.
