[Intro to Machine Learning] How Models Work

우리는 어떻게 모델을 만들까?

앞으로 Kaggle learning 과정을 거치면서 인공지능 모델에 대한 다양한 기법을 배우게 될 것인데
우리는 어떤 방식으로 모델을 구성해야할지 알아야한다.
예를 들어, 집 값을 예측하는 모델을 구성해야한다.
그렇다면 의사결정트리(Deciesion Tree)를 이용해 아래 그림과 같이 간단한 가격 예측을 기계가 할 수 있다.

if 집에 베드룸이 2개 이상이다:
	모델은 가격을 $188000으로 예측한다.
else:
	모델은 가격을 $178000으로 예측한다.

하지만, 여기에 구성된 의사결정트리에는 베드룸의 숫자만 고려되었다.
보통 집 값을 구성하는 요인은 베드룸의 숫자가 클 수록 증가하는 경향이 있지만
추가적인 요소들 또한 집 값을 결정하는데 상당히 중요한 요소가 된다.
위의 의사결정트리의 경우 한가지 요건이 고려되었기 때문에 상당히 예측률이 낮을 수 밖에 없고 다단계 트리를 통해 모델이 많은 경우를 학습시키도록 노력해야한다.
이게 우리가 나아가야할 목표이다.