Fashion MNIST Data를 사용하여 각각의 Object를 classification.
SVM, DecisionTree, RandomForest 모델들을 파라미터 튜닝을 통해 최대 Accuracy를 구한다.
Data들간의 집합을 통하여 선형 분류기로 분류 (Kernel Trick으로 비선형 Task에도 적용 가능)
사용한 Kernel : Gaussian Kernel
gamma, C로 모델의 복잡도 조절 가능
gamma : 1e-3, C : 10 사용
validation : 81%
test accuracy : 82%
특정 기준(질문)에 따라 데이터를 분류
max_depth, max_leaf_nodes ... 등등 여러개의 규제 매개변수가 존재
max_depth : 9, max_features : 4, max_leaf_nodes : 37 사용
validation : 64%
test accuracy : 66%
결정트리들을 앙상블 한 것.
앙상블 : Bagging, max_depth : 8, n_estimators : 100
validation : 80%
test accuracy : 81%