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트리 가지치기(Tree Pruning): 머신러닝 모델 최적화

트리 모델은 이해하기 쉽고 직관적이지만, 과적합(Overfitting)의 위험이 있습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에만 너무 맞춰져 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 트리 가지치기(Tree Pruning)가 사용됩니다. 이 글에서는 트리 가지치기의 개념, 필요성, 다양한 방법, 그리고 실제 코드 예제를 통해 자세히 알아보겠습니다.🌳 가지치기(Pruning)란 무엇인가?가지치기는 트리 모델의 복잡성을 줄여 과적합을 방지하는 기술입니다. 트리의 가지를 쳐내어 잎 노드(Leaf Node)의 개수를 줄이고, 모델을 단순화합니다. 단순화된 모델은 훈련 데이터에 대한 정확도는 다소 떨어질 수 있지만, 새로운 데이터에 대한 일반화 성능을 향상시킵니다. 즉..
머신러닝 2025. 4. 14. 07:52
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