1. 분류 : 학습 데이터로 주어진 데이터의 피처와 레이블값(결정값,클래스값)을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고 이렇게 생성된 모델에 새로운 데이터 값이 주어졌을때 미지의 레이블 값을 예측하는 것 #결정 트리와 앙상블 결정트리 -매우 쉽고 유연하게 적용될 수 있는 알고리즘 -데이터의 스케일링이나 정규화 등의 사전 가공의 영향이 매우 적음 -예측 성능을 향상 시키기 위해 복잡한 규칙 구조를 가져야하며 이로 인해 과적합이 발생해 반대로 예측 성능이 저하될 수 있음 앙상블기법 -앙상블은 매우 많은 여러개의 약한 학습기(예측 성능이 상대적으로 떨어지는 학습 알고리즘)을 결합해 확률적 보완과 오류가 발생한 부분에 대한 가중치를 계속 업데이트 하며 예측 성능을 향상시킴 -> 결정 트리가 좋은 약한 학습..
