머신러닝 3일차: 결정 트리

 

01 학습 내용

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machine_learning/03_decision_tree.ipynb at main · dataosean/machine_learning

 

02 회고

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- 정보의 균일도 개념을 잘 이해한다면 결정 트리 알고리즘의 원리를 이해하기 쉽겠다. graphviz도 처음 써봤는데 기존에 써봤던 라이브러리와 다르게 리프노드에 결정된 클래스의 이름이 같이 적혀나와서 시각적으로도 친절해서 좋았다.

- 실습을 하기 위해 데이터세트를 다운받고 전처리 하는 과정에서 사용자 정의 함수 2가지를 만들었다. cumcount()도 배웠고 lambda함수를 이용해 apply()를 활용해서 시리즈마자 적용해주는 것도 적용해봤다.