728x90 반응형 SMALL 의사결정 트리2 [Data Science] 의사결정 트리 (Decision Tree) (1) 의사결정 트리 (Decision Tree) 어떤 규칙을 하나의 트리 (tree) 형태로 표현한 후 이를 바탕으로 분류나 회귀 문제를 해결하는 것이다. 데이터에 있는 규칙을 학습을 통해 자동으로 찾아내 트리 기반의 분류 규칙을 만드는 것이다. 머신러닝 알고리즘 중 가장 직관적으로 이해하기 쉬운 알고리즘이다. 머신러닝 모델 중 데이터에 대한 설명성이 존재하기에 효과와 실용성이 가장 좋다. 트리 구조의 마지막 노드에는 분류 문제에서 클래스, 회귀 문제에서는 예측치가 들어간다. 규칙은 ‘if-else’ 문으로 표현이 가능하다. 트리 구조 네모 박스 : 노드 (Node) 루트 노드 (Root node) : 트리의 가장 높은 곳에 위치하고 있는 노드 가지 (Branches) : 노드와 노드를 연결하는 화 살표 규칙.. 2022. 9. 27. 02. 의사결정 트리 (Decision Tree) 의사결정 트리 (Decision Tree) 의사결정 트리 (decision tree)는 여러 가지 규칙을 순차적으로 적용하면서 독립 변수 공간을 분할하는 분류 모형이다. 분류 (classification)와 회귀 분석 (regression)에 모두 사용될 수 있기 때문에 CART (Classification And Regression Tree)라고도 한다. 의사결정 트리를 이용한 분류학습 여러가지 독립 변수 중 하나의 독립 변수를 선택하고 그 독립 변수에 대한 기준값 (threshold)을 정한다. 이를 분류 규칙이라고 한다. 최적의 분류 규칙을 찾는 방법은 이후에 자세히 설명한다. 전체 학습 데이터 집합(부모 노드)을 해당 독립 변수의 값이 기준값보다 작은 데이터 그룹(자식 노드 1)과 해당 독립 변수.. 2021. 12. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
