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유안타 1

의사결정나무를 이용해서 HTS 조건검색식 만들어보기 의사결정트리에 관한 이론적 배경은 지난번 포스트(2020/09/10 - [데이터마이닝 with R/인과관계분석 with R] - 의사결정나무(Decision Tree) with R)를 참고하면 되는데 그래도 다시 한번 간략히 복습하고 넘어가자. 트리를 만드는 과정은 재귀적 분할이라고도 하는데 임의의 데이터를 부분 집합으로 나누고 그 다음은 더 작은 부분집합으로 반복적으로 분할하다 보면 나누어진 집단의 속성이 매우 동질적이어서 더 이상 부분으로 나누기 힘든 구간까지 반복하는 방법을 의미한다. 지난번 포스트에서 rpart를 이용한 트리모형을 구현했다면 이번 포스트에서는 C5.0 엔진을 이용해 볼 예정인데 rpart 에 비해 우수한 점은 수치나 명목에 대해서 특별히 가리지 않고 중요하지 않은 속성치는 알아서 .. 2020. 11. 12.

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