데이터마이닝에 관한 스터디를 진행하고자 정리한 내용입니다. 참고한 자료들은 아래에 따로 정리해두었으며,개인 공부 과정에서 틀린 부분이 있을 수 있습니다. (잘못된 부분은 알려주시면 수정하겠습니다!) Intro. 지난 스터디 때 지도학습의 대표 알고리즘으로 DecisionTree를 다뤘습니다. 단일한 Decision Tree 모델로는 생각보다 일반화 성능을 높이기 쉽지 않은데요. 모델의 성능을 높이려면 트리를 복잡하게 분기해야 하는데, 복잡해질수록 과대적합이 되는 딜레마가 있기 때문입니다. (즉, DecisionTree는 기본적으로 ‘Non-robust’하고 Variance가 큰 모델입니다.)그런데 단일한 Decision Tree를 여러 개 모아서 활용하는 '앙상블' 기법을 사용하면 이러한 한계를 극복할 ..