[TIL]윤현태 201019

pipeline : 함수들을 여러번 적용하지 않아도 되게 해주는 매우 편리한 도구이다. 앞으로 많이 쓸 것 같다.
imputer : 데이터의 결측치들을 다른 비슷한 모양의 값들로 채워주는 역할을 하는데, 종류가 다양하다.
decision tree: 의사결정트리와 비슷하게, 데이터들을 분류하는 internal 노드들로 채워진 트리를 만드는 것이다. 그리고 말단의 leaf node 들은 모여진 데이터들을 나타낸다. 결정트리의 최상단 root 노드에서 시작해서, 노드들의 조건에 맞게 타고 내려오면 분류가 된다.

불순도: 여러 범주가 섞여 있는 정도
비용함수: 지니 불순도,엔트로피등이 있고, 노드를 분할하는 시점에서 가장 비용함수를 줄이는 분할특성, 분할 지점을 찾아내기 위해 필요하다. 지니 불순도는 값이 낮을 수록 좋다. 0= 불순도가 없다.