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Introduction to Statistical Learning8장 내용인 Tree기반 Supervised Learning: Decision Tree (의사결정 트리)Random ForestGradient BoostingRegression, Classification 사용과 Cross-Validation 또는 Train/Test split을 통해 Test Performance 추정 및 패러미터 튜닝을 익힌다.pdf

지난 주에 7주에 걸쳐 하던 일반인 대상 예측분석과정을 끝냈다. 10명이 안되는 수강생들과 오붓하게 했다. 이 과정 역시 내가 해보고 싶어 연 것이었다. 올 초에 하려 했는데 들을 사람이 없어 못하다가 내가 3명만 되면 하고 싶다고 해서 열었다. 학원은 재정적으로 별로 좋은 과정이 아니었겠다. 내가 재미있었듯이 수강생들에게도 유익했으면 좋겠다. 작년부터 이런 과정을 하고 싶던 중 책을 찾아보았는데 내 맘에 드는 것이 없었다. 책은 많은데 어떤 것은 수강생들에게 너무 어렵고, 또 어떤 것들은 지나치게 피상적이어서 자칫 헛바람만 주입시킬 것 같다는 생각이 들어 거의 포기하던 중 "An Introduction to Statistical Learning" 의 draft를 접하곤 희망을 품을 수 있었다. 잘 쓴 ..

random forest를 이용한 연습참고 :http://stat-www.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/randomForest.pdfhttp://en.wikipedia.org/wiki/Random_forest-------------------------------------------------------------------------------------------------- 우선 random forest를 담을 environment 만듬> weatherRF evalq({ + data evalq({ + modelRF class(weatherRF$modelRF) [1..