이번 챕터는 약간 정리하는 과정이 있다. 정형데이터와 비정형데이터 데이터의 종류는 크게 정형데이터와 비정형데이터로 나뉘는데 정형데이터는 즉 어떤 구조화된 데이터라는 뜻인데 머신러닝 알고리즘은 정형데이터에 잘 맞는데 그중에 정형 데이터를 다르는데 가장 뛰어난 성과를 내는 알고리즘이 앙상블 학습이고 이 알고리즘은 결정 트리 기반으로 만들어져 있다. 그럼 비정형 데이터는 어떤 알고리즘을 사용해야 할까? 신경망 알고리즘이다. 이제 앙상블 알고리즘을 학습해보자 랜덤포레스트 앙상블 학습의 대표 주자 중 대표 주자 중 하나로 안정적인 성능 덕분에 널리 사용되고 있다. 사용법은 랜덤포레스트는 각 트리를 훈련하기 위한 데이터를 랜덤하게 만드는데 이 데이터를 만드는 방법이 특이하다. 우리가 입력한 훈련데이터에서 랜덤하게 ..
