1. 용어 정리 - 머신러닝 모델 : 함수 만들기와 비슷하다. 하지만 규칙을 컴퓨터가 데이터의 패턴을 찾아 정한다. - 예측 변수 : 예측하는 데 활용하는 변수 또는 모델에 입력하는 값 - 타켓 변수 : 예측하고자 하는 변수 또는 모델이 출력하는 값 - 크로스 밸리데이션 : 데이터를 분할해 일부는 모델을 만들 때 사용하고 일부는 평가할 때 사용하는 방법 - 컨퓨전 매트릭스 : 예측한 값 중 맞은 경우와 틀린 경우의 빈도를 나타낸 값 - 의사결정나무 : 주어진 질문에 두 가지 선택지로 나뉘어 마지막에 결론을 얻는 구조 1단계 : 타켓 변수를 가장 잘 분리하는 예측 변수 선택 2단계 : 첫 번째 질문의 답변에 따라 데이터를 두 노드로 분할 3단계 : 노드에서 타켓 변수를 가장 잘 분리하는 예측 변수 선택..
