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이번 학습은 분류 알고리즘 중 Decision Tree에 대해 알아보겠습니다 알고리즘에서 즐겨 사용하는 Tree 구조를 이용하고 각 Node에는 분석 대상의 속성들이 위치합니다 각 Node마다 목표 값을 가장 잘 분류할 수 있는 속성을 찾아서 배치하고 해당 속성이 갖는 값을 이용하여 새로운 branch를 만들고 해당 속성을 기준으로 분류한 값들이 구분되는 정도를 측정합니다 다른 종류의 값들이 섞여 있는 정도를 나타내는 Entropy가 낮을수록 분류가 잘 된 것입니다 # 판다스(Pandas) import pandas import numpy # Prepare Data : Breast Cancer uci_path = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-dat..

오늘은 SVM(Support Vector Machine) 에 대해 알아보겠습니다 여태 사용했던 데이터프레임의 각 열은 열 벡터(Vector) 형태로 구현되고 이 열 벡터들이 각각 고유의 축을 갖는 벡터 공간을 생성하고 분석 대상이 되는 개별 관측값은 모든 속성에 관한 값을 해당 축의 좌표로 표시합니다 역시 직접 해보는게 이해하는 가장 빠른 길이겠죠-_- # 판다스(Pandas) import pandas import seaborn # Prepare Data titanic_data = seaborn.load_dataset('titanic') pandas.set_option('display.max_columns', 15) print(titanic_data.head(), end = '\n') # Explore ..