Ch05_14.R 의사결정나무(I)(의사결정나무 장단점)14

(3:28)

Ch05_13.R 의사결정나무(I)(앙상블)13

(8:57)

Ch05_15.R 의사결정나무(I)(요약 및 정리)15

(3:15)

R을 활용한 고급통계 - (7) 의사결정나무(Decision Tree Analysis)

(3:15)

Ch05_01.R 의사결정나무(I)(의사결정나무란)01

(10:40)

Ch05_04.R 의사결정나무(I)(CART 1/2)04

(8:11)

(데이터 마이닝) 분류 Classification - R에서의 의사결정 나무 알고리즘 Decision Tree Algorithms in R

(47:10)

Ch05_12.R 의사결정나무(I)(회귀나무)12

(1:52)

Ch05_10.R 의사결정나무(I)(나무모델 과적합 방지)10

(7:13)

[나무의사] 제5회차 1차필기 기출복원, 문제풀이 및 총평

(1:9:55)

[BigS] Decision Tree Part1 : Concept, Components, Chi-Squared, Gini, Entropy

(9:45)

머신러닝 강의 29 \

(50:23)

회귀 트리, 명확하게 설명됨!!!

(22:33)

머신러닝의 기초 - 선형 회귀 한 번에 제대로 이해하기 (30분만 투자해봐요!)

(37:44)

명확하게 설명된 결정 및 분류 트리!!!

(18:8)

Implementing a decision tree in R

(15:32)

[Session 9-1] 도구 변수 (Instrumental Variable)

(38:15)

CHAID(Chi Square 자동 상호작용 탐지기)와 CART(분류 및 회귀 트리)

(2:54)

[핵심 머신러닝] 랜덤포레스트 모델

(39:28)

Ch05_05.R 의사결정나무(I)(CART 2/2)05

(6:12)

Ch05_06.R 의사결정나무(I)(C4.5 1/2)06

(6:45)

Ch05_07.R 의사결정나무(I)(C4.5 2/2)07

(8:59)

[핵심 머신러닝] 의사결정나무모델 1 (모델개요, 예측나무)

(29:39)

Ch05_03.의사결정나무(I)(의사결정나무 구분)03

(9:43)

머신러닝 - 의사결정나무 🔑Decision Tree | R | rpart() | if-then | 엔트로피 entropy 정보이득 information gain 지니지수 Gini

(49:23)

Ch06_05.R 의사결정나무(II)(분류나무 그래프 만들기)05

(8:8)

Ch05_09.R 의사결정나무(I)(나무모델 재귀적 분할)09

(11:21)

Ch05_08.R 의사결정나무(I)(CHAID)08

(5:36)

Ch05_02.R 의사결정나무(I)(의사결정나무 특징)02

(12:34)

[머신러닝] 의사결정트리 (Decision Tree) 알고리즘 쉽게 이해하기

(5:43)