1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. R로 배우는 트리 기반 Machine Learning
Connected

演習

모델 복잡도 조절하기

좋은 예측을 하려면 모델의 복잡도를 조절해야 합니다. 단순한 모델은 단순한 데이터 구조만 표현할 수 있고, 복잡한 모델은 더 미세한 데이터 구조까지 표현할 수 있어요.

이번 연습에서는 회귀 트리의 하이퍼파라미터를 바꿔 서로 다른 복잡도의 트리를 만들어 보겠습니다.

훈련 데이터 chocolate_train이 작업 공간에 미리 로드되어 있습니다.

指示1 / 3

undefined XP
  • 1
    • 한 번만 분기하는 회귀 트리인 결정 그루터기(decision stump)를 만들어 보세요.
  • 2
    • 복잡도 비용이 0.1인 회귀 트리를 만들어 보세요.
  • 3
    • 복잡도에 대한 패널티가 없음과 최소 표본 수 2를 모두 만족하는 모델을 만들어 보세요.