의사결정 나무 편집하기 (부분)

=== 최소 샘플 수 ===
'''Minimum Number per Leaf; Minimum Number of Samples; Minimum Number of Objects'''

* 트리를 얼마나 분기를 많이 시켜서 깊은 트리로 만들지를 결정하는 파라미터이다.
* 데이터마다 매우 다른 최적 값이 있으므로 찾아야 한다. 너무 커지거나 작아지면 과소적합 또는 과적합이 필연적으로 발생한다.
* 보통 데이터 샘플 수의 10%정도로 시작을 해보고, 크게 줄이거나 늘리다가 정확도가 높아지는 지점이 보이면 그 지점에서는 좀 더 작은 차이로 실험을 계속하다 보면 양상이 보인다. 너무 들쭉날쭉 하다면 좋은 데이터가 아닐 확률이 높다. 항상 특정 지점에서 가장 높고 그보다 작거나 같다고 낮아지는 그런 예쁜 그래프가 나오진 않는다. 예를 들어 10에서 100까지 올라가면서 점점 정확도가 높아지다가 100 이상이 되면 점점 정확도가 떨어지는데 500 부근에서 갑자기 튀거나 할 수 있다. 아래와 같이 부드럽고 일정한 그래프가 아니므로 다양한 학습 데이터와 다양한 파라미터 조정을 통해 최적의 값을 찾아 나갈 필요가 있다.

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