교차 검증은 모델의 일반화 능력을 평가하는 기법으로, 데이터를 여러 부분으로 나누어 일부는 훈련에, 나머지는 검증에 사용하는 방식입니다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 평가할 수 있습니다. 교차 검증의 한 방법으로 널리 사용되는 GridSearchCV는 다양한 하이퍼파라미터의 조합을 시험하여 최적의 조합을 찾아내는 방법입니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 최대화하기 위해 모델의 설정 값을 조정하는 과정입니다.

1. 결정트리(decision tree) 알고리즘 1-1. 결정트리란? 1-2. CART 알고리즘 1-3. 노드 분할 기준 1-4. 균일도 측정 방법 2. 결정트리 만들기 2-1. 결정트리 만들고 결정경계 확인하기 2-2. 결정트리 확인하기 2-3. max_dept 주기 2-4. feature_importances_ 2-5. min samples split 걸기 2-6. 결정트리의 장점 3. 불순도 3-1. 지니 불순도(Gini Impurity) 3-2. 엔트로피(Entropy) 3-3. 분류 오류(Misclassification Error) 3-4. 시각화

SMART 질문이란 S – 구체성(Specific) M – 측정 가능성(Measurable) A – 행동 지향성(Action-oriented) R – 관련성(Relevant) T – 시간 제한성(Time-bound) 질문이 구체적인가요? 문제를 다루나요? 맥락이 있나요? 필요한 정보를 많이 찾을 수 있나요? 질문을 통해 측정 가능한 답을 얻을 수 있나요? 질문을 통해 몇 가지 유형의 실행 계획을 고안하는 데 도움이 되는 정보를 얻을 수 있나요?

플라스크(Flask)는 가볍고 유연한 웹 프레임워크로, 파이썬(Python) 언어를 기반으로 합니다. 1. 플라스크 설치 1-1. 가상환경 설치 1-2. 가상환경 실행 1-3. 모듈 설치 1-4. Flask 실행 1-5. 가상환경 자동으로 들어가기 2. 프로젝트 구조 설정 2-1. test 폴더로 __init__ 실행 2-2. views 폴더에서 blueprint 만들기 3. ORM 생성 3-1. orm 설치하기 3-2. 설정 파일 추가하기 3-3. ORM 적용하기