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지니 계수(Gini Impurity) 완벽 분석: 머신러닝 필수 개념

지니 계수는 머신러닝, 특히 의사결정 트리(Decision Tree) 모델에서 중요한 역할을 수행한다. 데이터 집합의 불순도를 측정하는 데 사용되며, 의사결정 트리가 데이터를 어떻게 분할할지 결정하는 데 핵심적인 지표로 활용된다. 이 글에서는 지니 계수의 기본 개념부터 계산 방법, 그리고 실제 머신러닝 모델에서의 활용 예시까지 자세히 알아본다.🤔 지니 계수란? (What is Gini Impurity?)지니 계수는 데이터 집합 내에서 특정 클래스에 속하는 샘플들이 얼마나 섞여 있는지를 나타내는 지표이다. 다시 말해, 데이터 집합의 불순도(impurity)를 측정하는 데 사용된다. 지니 계수가 낮을수록 데이터 집합이 순수하며, 특정 클래스의 샘플들로 잘 구성되어 있음을 의미한다. 반대로 지니 계수가 높을..
머신러닝 2025. 4. 14. 07:54
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