728x90 Random2 Random Forest,랜덤포레스트_Day27 Step 1 : Create a "Bootstrapped" dataset. 주어진 데이터셋과 동일한 데이터셋을 만든다 내용은 랜덤하게 채운다 (포인트! 동일한 데이터셋이 중복되는걸 허락한다) Step 2 : Create a decision tree using the boostrapped dataset, but only use a random subset of variables(or columns) at each step. 원래 결정트리에서는 모든 열을 반영하지만, 랜덤포레스트에서는 랜덤하게 일부만 열 선택 가능 (나중에 얼마나, 어떤 열을 선택해야 하는지에 대해서도 배움) (첫번째 노드의 선택을 랜덤하게 했듯이, 두번째 노드도 첫번째를 제외한 항목중 랜덤하게 선택해서 넣는다) 한번더 정리하면 랜덤트리를 .. 2021. 2. 5. np.random.poisson & np.random.binomial np.random.poisson(lam,size) 일정한 단위 시간, 혹은 공간에서 무작위로 발생하는 사건의 평균 회수인 λ(lambda)가 20인 포아송 분포로 부터 100개의 난수를 만들어보겠습니다. # (1-3) 포아송 분포 (Poisson Distribution) # np.random.poisson(lam=1.0, size=None) # Poisson distribution is the limit of the binomial distribution for large N In [20]: np.random.seed(seed=100) In [21]: rand_pois = np.random.poisson(lam=20, size=100) In [22]: rand_pois Out[22]: array([21,.. 2021. 1. 7. 이전 1 다음 728x90
