Tree-based Methods분류와 회귀 작업 모두에 사용 가능하며, 입력공간을 재귀적으로 분할하여 단순한 영역으로 나눈다.이 방법은 시각적으로 이해가 쉽고, 해석력 높은 모델을 만들 수 있다. 단, 정교한 supervised model에 비해 예측 정확도 면에서 성능이 떨어진다.이 것을 해결하기 위한 방법으로 bagging, random forests, boosting이 있다.이 내용에 대해서는 다음에 공부하도록 하겠다. Tree-based model에 Decision tree가 있으며, 오늘은 이 내용에 대해 알아보도록 하겠다. Decision TreesDecision Tree는 이름 자체에서도 알 수 있듯이 Tree-based model이다.따라서, regression과 classificatio..
