[ML] GBM(Gradient Boosting Machine) - (2) Regressor 손으로 구하기
이번 포스팅에서는 GBM Regressor 안에 Decision Tree(DT)가 어떤 식으로 split하는지 알아보고자 한다. 이미 DT포스팅에서 어떻게 Split 하는지 포스팅을 했다. 그런데 왜 같은 내용을 또 하냐면... DT에서는 split 기준(criterion)공식을 squared_error로 사용한다. 하지만, GBM속 안 DT는 Friedman mse를 사용한다고 한다. 이 차이점 때문에 다시 한번 손으로 직접 구하는 포스팅을 하는 것이다. * 참고로, 기준(criteriion)의 의미는 IG(Information Gain)을 구할때 어떤 방식으로 구할지에 대한 기준이라 보면 된다. 혹시, 기존 DT에서 IG(Information Gain)을 구하는 방식을 모른다면, 한번쯤 보고 오는 것..
머신러닝
2023. 3. 23. 20:56
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