Random Forest(랜덤 포레스트) 개념 정리
Decision Tree는 overfitting될 가능성이 높다는 약점을 가지고 있습니다. 가지치기를 통해 트리의 최대 높이를 설정해 줄 수 있지만 이로써는 overfitting을 충분히 해결할 수 없습니다. 그러므로 좀더 일반화된 트리를 만드는 방법을 생각해야합니다. 이는 Random Forest(랜덤 포레스트)의 기원이 되는 아이디어입니다. 이번 포스팅에서는 랜덤 포레스트에 대해서 알아봅시다.
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classification 문제를 해결하는 Support Vector Machine에 대해서 알아봅시다
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