하이퍼 파라미터

[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!

결정 트리(Decistion Tree)와 가지치기(Pruning)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 이번 글에서는 결정 트리(Decision Tree)와 가지치기(Pruning)를 사용하여 모델의 과대 적합(Overfitting)을 줄이면서 와인 데이터셋을 화이트 와인과 레드 와인으로 분류하는 모델을 구현해볼 예정이다. 더불어 교차 검증(Cross Validation)을 통해 테스트 데이터 한 묶음만 사용하는 것이 아닌, 훈련용 데이터의 모든 부분을 테스트 데이터로 활용하는 방법과, 그..