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GIL's LAB

랜덤 포레스트(회귀)의 하이퍼 파라미터 튜닝

이번 포스팅에서는 회귀를 위한 랜덤포레스트의 하이퍼 파라미터를 튜닝하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 랜덤포레스트는 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor를 이용해서 구현하겠습니다. 하이퍼 파라미터 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor의 주요 하이퍼 파라미터(함수 인자)는 다음과 같습니다. 하이퍼 파라미터에 대한 설명은 scikit learn의 공식 문서를 참고해서 작성했습니다. n_estimators: 랜덤포레스트를 구성하는 결정나무의 개수로 기본값은 100입니다. criterion: 결정 나무의 노드를 분지할 때 사용하는 불순도 측정 방식으로, 'mse', ',mae' 중 하나로 입력합니다. 최근 버전(1.2)에서는 각각 "squared_e..
데이터사이언스/머신러닝 2022. 7. 28. 17:44
랜덤 포레스트(이진 분류)의 하이퍼 파라미터 튜닝

이번 포스팅에서는 이진 분류를 위한 랜덤포레스트의 하이퍼 파라미터를 튜닝하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 랜덤포레스트는 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier를 이용해서 구현하겠습니다. 하이퍼 파라미터 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier의 주요 하이퍼 파라미터(함수 인자)는 다음과 같습니다. 하이퍼 파라미터에 대한 설명은 scikit learn의 공식 문서를 참고해서 작성했습니다. n_estimators: 랜덤포레스트를 구성하는 결정나무의 개수로 기본값은 100입니다. criterion: 결정 나무의 노드를 분지할 때 사용하는 불순도 측정 방식으로, 'gini', 'entropy' 중 하나로 입력합니다. 'gini'는 지니 불순도(Gin..
데이터사이언스/머신러닝 2022. 7. 25. 10:53
랜덤포레스트와 다중공선성

최근 다중공선성에 대한 논의를 봐서 여기에 숟가락을 한 번 얹어보도록 하겠습니다. 관련 논의는 이 블로그들을 보시기를 바랍니다. 특히, 위의 글은 굉장히 잘 정리된 글으로 일독을 추천합니다. https://brunch.co.kr/@gimmesilver/76 다중공선성은 생각하지 마라 선형 회귀 관련 교재나 설명 자료를 보면 꼭 빠지지 않고 나오는 주제 중 하나가 다중공선성입니다. 다중공선성이란 회귀 모델의 독립변수들이 서로 강한 상관 관계를 갖고 있는 상태를 말합니 brunch.co.kr https://blog.pabii.co.kr/multicollinearity-famous-but-stupid/ 다중공선성과 Random Forest에 대한 "업계 유명한" 사람의 글 – 파비블로그 우리 학교 게시판에 T..
데이터사이언스/머신러닝 2022. 7. 24. 13:04
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