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[인공지능][개념&실습] 트리의 앙상블(Ensemble)[2] - 엑스트라 트리(Random Forest)와 (+ 히스토그램 기반) 그레이디언트 부스팅

결정 트리(Decision Tree)와 앙상블(Ensemble)에 대한 이론이 필요하신 분들은 아래 링크를 참조해주시기 바랍니다. [인공지능][개념] 분류(Classification) - 결정 트리(Decisioin Tree)와 가지치기(Pruning) : https://itstory1592.tistory.com/12 [인공지능][실습] 결정 트리(Decision Tree) 모델로 와인(Wine) 데이터셋을 분류하고 교차 검증(Cross Validation)과 그리드 서치(Grid Search)로 최적의 하이퍼 파라미터를 찾아보자! : https://itstory1592.tistory.com/13 [인공지능][개념&실습] 트리의 앙상블(Ensemble)[1] - 랜덤 포레스트(Random Forest) ..

[인공지능][실습] 선형회귀(Linear regression)를 이용하여 생선의 무게를 예측해보자

선형회귀 (Linear Regression)를 통해 생선의 무게를 구해보자! 지난 글에서 배운 선형회귀 (Linear Regression)를 이용하여 직접 생선의 길이로 무게를 예측하는 모델을 구현해보자. [인공지능] 선형회귀에 대해 알아보자(이론) : itstory1592.tistory.com/4 먼저, 생선 데이터를 준비해보자! import numpy as np #농어의 길이 perch_length = np.array( [8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24...