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김현우 a.k.a 순록킴
yBigTa 9기
심리학 & 컴퓨터과학
Random Forest
yBigTa
the Tree
Contents { random forest,
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bagging };
Bias
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Ensemble
Bootstrap
통계학
수능 점수 평균의
신뢰구간?
평가원은 모수를 알고 있다
등급컷 및 평균에 대한 모델을 갖고 있다
개인 점수
모수
모델값
데이터
잔차
오차
추정
𝑿𝒊, 𝒀𝒊
개인
점수
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Problem of Overfitting
Bias & Variance
Bias - Variance trade off [or dilemma]
Does she like me…?
High bias (=low variance)
High variance (=low bias)
그렇다면 overfitting은?
High LowVariance Bias
Tree를 크게(=leaf node가 많다) 만들어 놨더니
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Random Forestan ensemble learning method,
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Democracy in the Forest
How the Forest works _classification
How it works _classification
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How it works _regression
2.5 4 3.7 2.9
= 3.2병
How it looks
How to make a Forest
How to make a Forest
Bagging
Bagging?
Resampling Methods
Resampling methods
1. Cross-validation
- Validation set approach
- Leave-One-Out Cross-validation
- k-Fold Cross-validation
2. Bootstrap
Training & Testing
Training & Testing
Validation set approach
Cross-validation
Training Set Validation Set [or Hold-out set]
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Validation set approach
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Cross-validation
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Cross-validation
Leave-one-out CV [LOOCV]
• No randomness
• 항상 같은 결과값
• n-1 observations(data)
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k-Fold CV
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T r a i n i n g S e tTest set
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"Bootstrap is one of the biggest statistical breakthrough
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Bootstrap
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Bootstrap
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√p
Training & Testing
Training & Testing
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OOB
Out-of-Bag ?
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Tree
Out-of-Bag
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Cross-validation
Tree
& advantages
1. 이해하기 쉽다: 씹고 뜯고 맛보고 즐기고 [White box]
2. 데이터 정제가 크게 필요하지 않다: 바로 넣자
3. numerical, categorical 가리지 않는다: 그냥 넣자
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A dark forest
Inside the Forest
Black Box
Decision Tree
Tree
Tree
Tree
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