머신러닝 기초 13 - Ensemble Learning - Bagging (배깅) 실습

머신러닝 기초 13 - Ensemble Learning - Bagging (배깅) 실습이번 실습에서는 base learner로 regression_model 과 decision_tree_model 2가지의 성능을 살펴보도록 하겠습니다Step 1 집값 예측 데이터중요부분1 kc_house_data로 regression 문제를 풀어보도록 하겠습니다.해당 데이터의 컬럼 정보입니다.id: 집 고유아이디date: 집이 팔린 날짜 price: 집 가격 (타겟변수)bedrooms: 주택 당 침실 개수bathrooms: 주택 당 화장실 개수floors: 전체 층 개수waterfront: 해변이 보이는지 (0, 1)condition: 집 청소상태 (1~5)grade: King County grading system 으로 인한 평점 (1~13)yr_built: 집이 지어진 년도yr_renovated: 집이 리모델링 된..........

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