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Outlier 제거를 통해 Random Forest Classifier 성능 향상 시켜보기 - Rain in Australia 데이터셋
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안녕하세요, 좋은 강의 잘 보고 있습니다
이상치 제거와 결측치 처리의 순서가 혹시 중요한가요?
성능에 관련이 있을 것 같아 질문드립니다.
아니면, 입맛대로 훈련 데이터에서 성능이 좋은 결과가 나오는 순서로 정하면 되는 것일까요?
감사합니다.
퀴즈
랜덤 포레스트 알고리즘의 핵심 아이디어는 무엇일까요?
단일 결정 트리의 성능을 극대화
여러 개의 선형 회귀 모델을 결합
여러 개의 결정 트리를 결합하여 예측
데이터 차원을 축소하여 모델 학습
답변 1
1
안녕하세요~. 반갑습니다.
상황에 따라 다르겠지만
일반적으로 결측치 처리 후에 이상치 제거를 수행하는게 일반적인 순서입니다.
