Random Forest(RF)와 Gradient Boosting(GB) 알고리즘의 주요한 공통점과 차이점은 무엇인가요?
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이 장에서는 결측치와 이상치 처리, 데이터 정규화 등 예측용 Machine Learning 모델을 만들기 위해 필요한 모든 전처리 단계를 수행해 봅니다.
이 장에서는 지도 학습 기법의 여러 측면을 연습합니다. 최적 특성 부분집합 선택, 과적합 방지를 위한 정규화, 특성 공학, 그리고 편향-분산 균형을 다루기 위한 앙상블 모델을 실습합니다.
이 장에서는 비지도 학습을 활용해 차원 축소를 위한 특성 추출과 시각화 기법을 적용하고, 적절한 클러스터링 알고리즘 선택과 최적 클러스터 개수 결정을 위한 클러스터링 방법을 연습합니다.
마지막 장에서는 한 단계 더 나아가, 부트스트래핑과 교차 검증으로 모델 일반화 성능을 평가하고, 불균형 클래스에 대한 리샘플링 기법을 적용하며, 다중공선성을 탐지·제거하고, 앙상블 모델을 구축합니다.
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