2nd session decisino tree

leaf, breast cancer model을 가지고 decision tree<Bagging<Random forrest에 대해 알수 있었다. Model을 새로 배우게 되면, 기본적으로 parameter는 어떤것들이 있는지 어떤 limitatino이 있는 지 확인을 하면서 coding을 보면 좋은것 같다. 이번에 배운 Decision tree의 경우, layer층의 갯수/하나의 node의 n수를 어떻게 쓸지가 중요한 parameter였다.

Random forrest에 대한 내 첫인상은 내가 가지고 있는 DATA를 최대한 짜내어서 통계를 돌리는 기법이었다.

아쉬운 점 : 저번에 배웠던 bayesian model를 어떻게 써먹을수 있을까 고민을 하면서, 내 의학지식을 어떻게 활용할 수 있을까 고민을 해보았는데 아직은 실력탓인지 오히려 bias를 만드는데 일조를 하게 되었다.