가지치기 알고리즘: 딥러닝과 머신러닝에서의 중요성
2024. 1. 25.
1) 소개 가지치기(Pruning) 알고리즘은 딥러닝과 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 중요한 기법 중 하나입니다. 이 글에서는 가지치기 알고리즘이 딥러닝과 머신러닝에서 어떻게 사용되며, 이 두 분야에서의 차이점을 바탕으로 가지치기가 왜 중요한지 탐구해 보겠습니다. 2) 본론 a. 가지치기 알고리즘의 기본 원리 정의 및 목적: 가지치기는 머신러닝 모델, 특히 결정 트리에서 불필요하거나 중복되는 부분을 제거함으로써 모델의 복잡도를 줄이고 일반화 성능을 향상시키는 과정입니다. 이는 과적합(overfitting)을 방지하고 계산 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 작동 방식: 결정 트리에서는 트리의 깊이를 제한하거나, 정보 이득이 일정 임계값 미만인 노드를 제거하는 방식으로 가지치기를 수행합니다. 이는 모델..
