Ensemble1 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘 장단점 비교 장점 단점 k-NN 이해하기 매우 쉬운 모델이다. 그리고 많이 조정하지 않아도 자주 좋은 성능을 발휘한다. 훈련 세트가 매우 크면 (특성의 수나 샘플의 수가 클 경우) 예측이 느려진다. 이해하긴 쉽지만, 예측이 느리고 많은 특성을 처리하는 능력이 부족해 현업에서는 잘 쓰지 않는다. 따라서 주로 k-NN의 이러한 단점을 없앤 선형 모델을 사용하곤 한다. 선형 모델 학습 속도가 빠르고 예측도 빠르다. 매우 큰 데이터셋과 희소한 데이터셋에도 잘 작동한다. 또한 예측이 어떻게 만들어 지는지 수식 등을 통해 비교적 쉽게 이해할 수 있다. 하지만 계수의 값들이 왜 그런지 명확하지 않을 때가 종종 있다. 특히 데이터셋의 특성들이 서로 깊게 연관되어 있을 때 그러하다. 분류에도 널리 사용된다. 가장 널리 알려진 두 개.. 2018. 12. 20. 이전 1 다음