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  3. R로 배우는 트리 기반 Machine Learning
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단일 분류기와 비교하기

부스팅 트리가 사용 가능한 최고의 Machine Learning 알고리즘 중 하나라는 것을 배웠어요. 이를 뒷받침하기 위해, 이제 부스팅 모델의 AUC를 단순 의사결정나무 분류기와 비교해 보겠습니다.

이 연습 문제에서는 모델 사양부터 평가까지, 전체 Machine Learning 파이프라인을 사용해 볼 거예요.

훈련 데이터 customers_train는 이미 로드되어 있습니다.

Instruktioner 1 / 2

undefined XP
  • 1
    • 주어진 수식을 사용해 훈련 데이터에 부스팅 모델을 사양 지정하고, 적합하고, 확률 예측을 수행한 뒤 결과를 데이터에 추가하세요.
    • 예측값의 학습 데이터 기준(in-sample) AUC를 계산하세요.
  • 2
    • 같은 작업을 단순 의사결정나무 분류기를 사용해 수행하도록 코드를 수정하세요.