decision tree 검색 결과
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Process Mining - Tools/RapidMiner

RapidMiner로 Decision Tree 분석하기

이 블로그에서 꾸준하게 조회수가 많이 나오는 글 중 하나가 RapidMiner의 사용법을 간단하게 정리해 놓은 글이다. 그래서 RaidMiner의 구체적인 사용법을 포스팅해야지해야지 하면서 한 번도 하지 않았기 때문에 ㅎㅎ 이렇게 코로나19로 인한 강제 외출금지 + 게임도 질림 + 책 읽으면 잠 옴의 콤보로 RapidMiner 포스팅을 시작하게 되었다. 대구에 살고 있다고 안부 물어준 여러 사람들에게 감사합니다..! 이번 포스팅에서는 RapidMiner로 Decision Tree를 분석하는 방법에 대해 알아보겠다. 이 포스팅은 RapidMiner의 기본적인 사용법에 대한 이해가 있다고 가정한다. 1. Decision Tree operator를 검색해서 클릭한다. 2. training dataset을 선택..

2020. 3. 4. 23:11
Machine Learning - Thoery/Traditional ML

Decision Tree의 Impurity 지표 (Entropy, GINI index, GR)

* 이번 포스팅은 Decision Tree에 대한 기본적인 이해가 있다는 것을 가정한다. Decision Tree는 데이터를 이용하여 tree 구조를 만드는 것을 통해 이를 분류하거나 결과값을 예측하는 분석 방법을 말한다. 이 Decision Tree를 만들 때에는, 각 node들의 복잡성, 즉 impurity가 가장 낮은 방향으로 tree가 만들어진다. 즉, 결과 노드 (leaf node) 안에서 섞여 있는 정도가 낮은 tree를 만드는 것이 목표인 것이다. 그렇다면 이 복잡성을 어떻게 측정할 수 있을까? 이번 포스팅에서는 이 Impurity 지표에는 무엇이 있는지에 대해 알아보겠다. Entropy 가장 기본적인 impurity 지표는 Entropy이다. Entropy는 다음 식으로 계산할 수 있다. ..

2020. 3. 1. 20:16
Machine Learning - Thoery/Traditional ML

Random Forest란? (Random forest 설명, Random Forest의 장단점)

Random Forest는 Decision Tree들을 엮어서 Forest를 만듦으로써 더 좋은 예측을 하게 만드는 분류 기법의 하나이다. Random Forest는 Support Vector Machine, Boosting 등과 함께 아주 좋은 예측 성능을 가지는 머신 러닝 기법 중 하나이다. 이번 포스팅에서는 이 Random Forest가 무엇이고, 어떻게 만들어지는지에 대해 알아보겠다. Motivation 예를 들어, 다음과 같은 스테인드 글라스가 있다고 하자. (뜬금) 우리는 이 세 개의 스테인드 글라스의 각 칸에 대해 다음과 같이 각각 원하는 색의 진하기로 색을 칠할 것이다. 그런데 이 상황에서 이들을 바탕으로 해서 특정 부분을 딱 집으면 내가 그 부분에 대해서 어떤 색을 칠하기 싶은지를 예측한..

2019. 12. 15. 03:58
Process Mining & Data Mining

Decision Tree와 프로세스 마이닝 (Decision Mining)

저어어엉말 오랜만에 Process Mining & Data Mining 주제로 글을 쓴다. 이 파트는 나의 주관적인 생각이 들어갈 가능성이 있는데 내가 그럴 능력이 되나.. 하는 생각에 항상 글을 쓰기가 부담스럽고 망설여진다. 이번 포스팅은 Decision Tree가 프로세스 마이닝과 어떻게 연관되어 있는지에 대해 알아보겠다. Decision Tree가 무엇인지 모른다면 다음 포스팅을 참고하도록 한다. 2019/08/04 - [Process Mining & Data Mining] - Decision Tree(의사 결정 나무)란? Decision Tree(의사 결정 나무)란? Decision Tree는 데이터를 이용하여 이를 분류하거나 원하는 어떤 결과값을 예측하는 분석 방법을 말한다.이번 포스팅에서는 D..

2019. 9. 3. 02:55
Machine Learning - Thoery/Traditional ML

Decision Tree(의사 결정 나무)란? (Decision tree 설명)

Decision Tree는 tree 구조를 활용하여 entropy가 최소화되는 방향으로 데이터를 분류하거나 원하는 어떤 결과값을 예측하는 분석 방법을 말한다. 이번 포스팅에서는 Decision Tree가 무엇이고, 이를 어떻게 만들 수 있는지를 알아보겠다. Decision Tree란? Decision Tree란, 위에서도 말했듯이 데이터를 이용하여 이를 분류하거나 결과값을 예측하는 분석 방법을 말한다. 결과 모델이 Tree 구조를 가지고 있기 때문에 Decision Tree라는 이름을 가진다. 그림을 보면 더 쉽게 이해가 가능하다. 이 decision tree는 나이를 예측하는 decision tree이다. 그림을 해석하면 다음과 같다. 담배를 피는 사람 (smoker - yes)이라면 나이가 어리다. ..

2019. 8. 4. 21:31