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하파와 데이터

의사결정나무 쉽게 따라해보기!(plot_tree그리기, 중요 feature 파악하기)

머신러닝에서 많이 사용되는 방법 중 '의사결정나무'가 있다. 의사결정 나무의 장점으로는 어떤 기준으로 분류를 하는지 명확하게 확인할 수 있다는 것이다. 이에 의사결정나무(DecisionTree)를 그려보는 것을 간단히 해보고자 한다. 본 연습은 naver connect재단에서 운영하는 boostcourse 강의 중 오늘 코딩 '박조은'님의 '프로젝트로 배우는 데이터사이언스'에서 학습한 내용을 토대로 한다. 아래의 실습을 따라하면, 간단하게 머신러닝을 실습해볼 수 있다. 활용데이터: Pima Indians Diabetes (출처: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians-diabetes-database) 환경: jupyter notebook 1. 데이터 구..
Development/Python 2024. 1. 13. 00:32
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