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decisiontree의 predict_prob() 확률 산출방식
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제목 그대로 tree들의 기본적인 확률계산방식을 좀 알고 싶은데 그런것들은 무엇을 참고하면 알 수 있을까요?
그리고 수업때는 한지안한지 잘기억이 안나지만.. adaboost방식을 최근 공부하고 있습니다.
adaboost에서는 각트리를 훈련할때 데이터를 어떤식으로 선정하는지는 어디서 참조할 수 있을까요?
답변 1
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
1. decision tree의 알고리즘의 특성상 예측을 수행할 때 그 데이터의 분할 규칙에 해당하는 leaf node를 선택하게 됩니다. decision tree의 classification 확률 자체는 해당 leaf에 있는 class들의 비율로 계산 됩니다. 예를 들어 예측 데이터의 규칙에 해당하는 leaf node가 선택되었는데, class A가 98개, Class B가 2개 해당 leaf node에 있고, class A로 예측 되었을 때의 probability는 98/(98+2)로 98% 입니다.
한가지 유의해야 할 것은 decision tree의 max_depth를 특정 값으로 제약하지 않으면 각 leaf노드가 특정 class에 해당하는 값만을 가질 때까지 분할하므로 이렇게 될 경우 probability가 100% 가 됩니다.
2. adaboost 데이터 선정 방식이라는 질문 자체가 너무 범위가 넓어서 좀 더 상세하게 질문해 주셨으면 합니다.
설명절 잘 보내시길 바랍니다. 감사합니다.