교호작용(개념),의사결정나무,교차검증(p)

교호작용 데이터 셋
x1 ,x2 , x3
2차원 교호작용 추가 :x1,x2,x3 ,x1x2, x1x3 ,x2x3 ,x1^2, x2^2, x3^2
3차원 교호작용 추가 ::x1,x2,x3 ,x1x2, x1x3 ,x2x3 ,x1^2, x2^2, x3^2,
                   #  x1x2x3,x1^3,x2^3,x3^3 3차 3제곱으로 만들어야 한다 

예:주택가격 <- 주차장 공급면적 *x2 .강수량
예:게임 승률 <- x(kill 수 )/ x2 게임수 게임시간         

[DecisionTree :의사결정 나무]

[교차검증]

-평가점수(test score) 일반화
from sklearn.model_selection import cross_val_score 교차검정 
-계속 달라지게 된다 모델의 여러번 교차검정에서 평가점수를 일반화를 위해쓴다
-매개변수 튜닝시 출력되는 결과

-단점:파라미터 튜닝시 testscore/trainscore(overfit 고려한)튜닝불가 

6.특성중요도 확인

7.시각화 
1.graphiz 설치 window 
방법
-downloda 압축 해제 (c:/Program Files (x86))
1. graphviz 설치(window)
-download 후 압축해제(C:/Program Files (x86))

 2.python 설치                           
C:\Users\KITCOOP\Desktop\파이썬> 
pip install graphviz

3.파이썬 garphvis path 설정 
import os
os.environ['PATH'] += os.pathsep + 'C:/Program Files (x86)/graphviz-2.38/release/bin/'