[광주인공지능] 머신러닝 - Decision Tree 실습 (2)

지난 시간 Decision Tree로 독버섯과 식용버섯을 나누어보고, 모델을 학습시키고 예측까지 해보았다. 그런데 학습을 시킨 후 예측 정확도를 보았더니, 1.0 = 100%가 나오는 것을 볼 수 있었다. 100%가 된 모델은 과대적합을 필히 의심해 보아야 한다. (그러나 Decision Tree는 과대적합이 나오기 정말 쉬운 모델! - 단점) 이번 시간에는 결과를 시각화 해보고, 분석해 본 후 Decision Tree의 장점(?) 중 하나인 특성중요도를 알아보는 실습 내용을 포스팅해보고자 한다. * 해당 글에 정리하는 명령어 및 화면들은 아나콘다3 및 주피터 노트북, 파이썬이 설치되어 있음을 전제로 합니다. 저번 포스팅에서 시각화를 위해 Graphviz 패키지까지 설치했었다. 이제 Graphviz 패키지를 시스템에 넣어주기 위해 시스템 환경설정을 해줄 거다! window에서 시스템 환경 변수 편집 클릭! 우측 하단 환경 변수 클릭 사용자 변수와 시스템변수가 나누어져있다. bin폴더...

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