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회귀 함수를 기반으로 최적 회귀 함수를 도출하지 않고 결정 트리를 기반으로 하는 회귀 방식을 소개하겠습니다. 회귀 트리는 분류 트리와 달리 리프 노드에 속한 데이터 값의 평균값을 구해 회귀 예측값을 계산합니다. 데이터 세트의 X 피처를 결정 트리 기반으로 분할하면 X값의 균일도를 반영한 지니계수에 따라 다음 그림의 왼쪽과 같이 분할할 수 있습니다. 루트 노드를 Split 0을 기준으로 분할하고 이렇게 분할된 규칙노드에서 다시 Split1과 Split2 규칙 노드로 분할할 수 있습니다. 그리고 Split 2는 다시 재귀적으로 Split3 규칙 노드로 다음 그림의 오른쪽과 같이 트리 규칙으로 변환될 수 있습니다. 리프 노드 생성 기준에 부합하는 트리 분할이 완료됐다면 리프 노드에 소속된 데이터 값의 평균값을 구해서 최종적으로 리프 노드에 결정 값으로 할당합니다. 결정트리, 랜덤 포레스트,GBM,XGBoost,LightGBM 등의 앞 4장의 분류에서 소개한 모든 트리 기반의 알고리즘은 분류뿐만 아니라 회귀도 가능합니다. 트리 생성이 CART(Classification and Regression Trees)는 이름에서도 알 수 있듯이 분류뿐만 아니라 회구도 가능하게 해주는 트리 생성 알고리즘입니다. 사이킷런에서는 결정트리, 랜덤 포레스트, GBM에서 CART 기반의 회귀 수행을 할 수 있는 Estimator 클래스를 제공합니다. 또한 XGBoost,LightGBM도 사이킷런 래퍼 클래스를 통해 이를 제공합니다. 회귀 트리 Regressor 클래스는 선형 회귀와 다른 처리 방식이므로 회귀 계수를 제공하는 $coef_$ 속성이 없습니다. 대신 $feature_importance_$를 이용해 피처별 중요도를 알 수 있습니다.
То, что RADAR обнаружил и классифицировал для этой возможности. Это опубликованный источником текст, а не подтверждение, что предложение ещё действует.
회귀 트리. 회귀 함수를 기반으로 최적 회귀 함수를 도출하지 않고 결정 트리를 기반으로 하는 회귀 방식을 소개하겠습니다. 회귀 트리는 분류 트리와 달리 리프 노드에 속한 데이터 값의 평균값을 구해 회귀 예측값을 계산합니다. 데이터 세트의 X 피처를 결정 트리 기반으로 분할하면 X값의 균일도를 반영한 지니계수에 따라 다음 그림의 왼쪽과 같이 분할할 수 있습니다. 루트 노드를 Split 0을 기준으로 분할하고 이렇게 분할된 규칙노드에서 다시 Split1과 Split2 규칙 노드로 분할할 수 있습니다. 그리고 Split 2는 다시 재귀적으로 Split3 규칙 노드로 다음 그림의 오른쪽과 같이 트리 규칙으로 변환될 수 있습니다. 리프 노드 생성 기준에 부합하는 트리 분할이 완료됐다면 리프 노드에 소속된 데이터…
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