안녕하세요! '데이터'의 정점, 피크코더입니다.
데이터 분류는 기계 학습과 데이터 과학의 핵심 분야 중 하나로, 대량의 데이터를 사전 정의된 카테고리로 정렬하는 과정입니다. 이 포스팅에서는 데이터 분류의 주요 알고리즘인 의사결정 나무(Decision Trees), 랜덤 포레스트(Random Forests), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines, SVM)에 대해 소개하며, 각 알고리즘의 작동 원리와 사용 사례를 탐구합니다.
의사결정 나무(Decision Trees) 개념 의사결정 나무는 데이터를 분류하거나 회귀 분석을 수행하기 위한 트리 기반 모델입니다. 각 노드에서 하나의 변수를 기준으로 데이터를 두 그룹으로 나누며, 이 과정을 반복하여 최종적으로 결정을 내립니다.
적용 사례 의료 진단에서 환자의 증상 데이터를 분석하여 질병을 진단하는 데 사용될 수 있습니다. 랜덤 포레스트(Random Forests) 개념 랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정 나무를 결합하여...
![34. [ADsP 시험 대비/3과목]데이터 분류 기법 및 알고리즘 소개](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNDA0MTBfNjkg/MDAxNzEyNzM2NzMzNjEz.YeMRe4nttTU-LZQP6H25kJKoV7N9n4Wzwzqkz68IpCMg.2utJqmxKV-RKQl1nKgVMigQJ5crTIZnECzevb_888Hgg.PNG/%BA%D0%B7%F9%BA%D0%BC%AE.png?type=w2)
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