의사결정 트리

Python으로 배우는 금융 분야 Machine Learning

Nathan George

Data Science Professor

의사결정 트리

기본 의사결정 트리

Python으로 배우는 금융 분야 Machine Learning

의사결정 트리

타겟이 있는 의사결정 트리

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의사결정 트리 분할

범주형 의사결정 트리 분할

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의사결정 트리 분할

수치형 의사결정 트리 분할

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나쁜 트리

나쁜 회귀 분할

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좋은 트리

좋은 회귀 분할

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의사결정 트리 회귀

의사결정 트리 예측

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회귀 트리

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

decision_tree = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)

decision_tree.fit(train_features, train_targets)
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의사결정 트리 하이퍼파라미터

트리의 최대 깊이

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최대 깊이 3

최대 깊이 3의 의사결정 트리

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모델 평가

print(decision_tree.score(train_features, train_targets))
print(decision_tree.score(test_features, test_targets))

0.6662215501032416
-0.08917300191734268

train_predictions = decision_tree.predict(train_features)
test_predictions = decision_tree.predict(test_features)
plt.scatter(train_predictions, train_targets, label='train')
plt.scatter(test_predictions, test_targets, label='test')
plt.legend()
plt.show()
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예측값 vs 실제값

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트리를 키워 봅시다!

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