꿈라CBT랜덤 포레스트가 개별 의사결정나무들 사이의 상관성을 낮추기 위해 사용하는 방법으로 가장 적절한 것은?
- 1모든 트리에 동일한 학습 데이터와 동일한 변수 집합을 사용한다.
- 2이전 트리가 잘못 분류한 데이터에 가중치를 부여해 다음 트리를 학습시킨다.
- 3부트스트랩으로 서로 다른 학습 표본을 만들고, 각 분기마다 전체 변수 중 일부만 무작위로 골라 후보로 사용한다.
- 4모든 트리의 깊이를 1로 제한하여 구조를 동일하게 맞춘다.
랜덤 포레스트가 개별 의사결정나무들 사이의 상관성을 낮추기 위해 사용하는 방법으로 가장 적절한 것은?