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파라미터
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'max_depth':[1, 2, 3], 'min_samples_split':[2,3]
여기에서 min_samples_split이 왜 2, 3이 되는 지 모르겠습니다.
max_depth와 min_samples_split이 무슨 의미이고 어떤 역할을 하는 지 궁금합니다.
cv값과 함께 3 * 2 * 3 = 18 회 학습 검증을 수행한다는 것은 이해했습니다.통계python머신러닝 배워볼래요?
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dooleyz3525
インストラクター
안녕하십니까,
해당 하이퍼 파라미터에 대한 설명은 4장 분류의 결정 트리 주요 하이퍼 파라미터의 이해 영상에서 상세히 설명드립니다.
미리 해당 하이퍼 파라미터를 실습에 사용한 이유는 GridSearchCV를 먼저 소개시켜 드리기 위해서 입니다.
간략하게 미리 설명 드리면
max_depth는 결정 트리 알고리즘에서 만드는 트리의 최대 깊이를 제약하는 것입니다.
min_samples_split은 트리에서 새로운 노드를 분할할때 최소한 있어야 하는 해당 노드의 학습 데이터 건수 입니다.
보다 상세한 내용은 4장 분류에서 참조 하시면 됩니다.
감사합니다.