꿈라CBT랜덤 포레스트에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
- 1부트스트랩에서 빠진 약 37%의 관측치(OOB)로 별도 검증 세트 없이 성능을 추정할 수 있다.
- 2트리의 개수를 늘릴수록 훈련 데이터에 과적합되어 검증 성능이 반드시 하락한다.
- 3지니 중요도(Gini Importance)는 범주의 수가 많은 변수를 과소평가하는 경향이 있다.
- 4랜덤 포레스트는 개별 의사결정나무보다 해석이 쉬워 분류 규칙을 그대로 읽어 낼 수 있다.
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