랜덤 포레스트 회귀2 [회귀 - 18] R을 이용한 랜덤 포레스트 실습 랜덤 포레스트 라이브러리를 설치하고 아래의 코드를 실행한다. library(randomForest) set.seed(1234) regressor = randomForest(x = dataset[-2], y = dataset$Salary, ntree = 500) # 나무의 갯수 predict(regressor, data.frame(Level = 6.5)) 결과 값 : 160907.7 이는 A의 말한 16만 달러와 매우 흡사한 결과다. 그래프를 그려보면, library(ggplot2) x_grid = seq(min(dataset$Level), max(dataset$Level), 0.01) ggplot() + geom_point(aes(x = dataset$Level, y = dataset$Salary), c.. 2022. 4. 25. [회귀 - 17] 랜덤 포레스트(Random Forest)란? 랜덤 포레스트란? 범주화 나무와 비슷 앙상블 학습(Ensamble Leaning)이란? 여러 알고리즘이나 같은 알고리즘을 여러 개 가져와서 조합해 원래보다 훨씬 더 강력한 걸 만드는 학습. Step 1: 랜덤한 K 데이터 포인트들을 훈련 세트에서 고른다. Step 2: 이 K 데이터 포인트들로 의사 결정 나무를 만든다. Step 3: 1~2를 여러번 반복 한다. Step 4: Step 3으로부터 만들어진 의사 결정 나무들의 평균을 구한다. 나무들을 많이 만드므로 랜덤 포레스트라고 한다. 2022. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
