머신러닝 : Random Forest , 랜덤 포레스트, 머신러닝 2차원 배열, 1차원,2차원으로 바꾸기 ,

랜덤 포레스트(영어: random forest)는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 동작한다.

 

** Random Forest 는 결정 트리(Decision Tree) 상위 버전을 생각하면 쉽다.

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 

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1차원인 시리즈 값이 있으면 2차원으로 바꾸준다.

머신러닝,딥러닝은 무조건 2차원인 넘파이를 사용한다. 

일반적인 reshape을 사용하면 아래와 같이 에러가 뜨게 된다.

(시리즈안에는 reshape 이란 함수를 가지고 있지않다)

그러므로 values 값만 따로 사용한 

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!              values.reshape 을 사용해주면 된다.             !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

값을 구해준 뒤 표로 나타낸 값이다.