의사결정트리에 대하여

의사결정트리에 대하여 알아본 글입니다.

안녕하세요!

오늘은 의사결정트리에 대하여 알아보겠습니다.

의사결정트리(Decision Tree)는 데이터를 분류하거나 예측하는 데 사용되는 지도학습 알고리즘 중 하나로, 트리 구조를 사용하여 여러 가지 규칙에 따라 데이터를 분류하거나 예측합니다.

주요 특징

트리 구조

의사결정트리는 노드(Node)와 가지(Edge)로 이루어진 트리 구조를 가지고 있으며, 각 노드는 특정 조건에 따라 데이터를 분류하거나 분기합니다.

규칙 기반 학습

트리의 각 노드는 특정한 규칙(조건)을 기반으로 데이터를 분류하거나 예측합니다.

해석 용이성

의사결정트리는 직관적이며 해석하기 쉬운 모델로, 어떤 조건에 따라 어떻게 분류되는지를 시각적으로 이해하기 쉽습니다.

동작 원리

분할 기준 선택

데이터를 분할할 때 가장 좋은 기준(조건)을 선택하여 최대한 순도가 높은 하위 그룹으로 분할합니다.

재귀적 분할

선택된 기준에 따라 데이터를 분할하고, 각 하위 그룹에 대해 다시 분할 기준을 선택하여 트리를 계속 성장시킵니다.

가지치기(Pruning)

트리를 적절한 수준에서 가지치기하여 과적합을 방지하고 일반화 능력을 향상시킵니다.

활용

분류 문제

범주형 목표 변수를 예측하는데 사용됩니다. 예를 들어, 고객이 제품을 구매할지 여부를 예측하는 데 사용됩니다.

회귀 문제

연속형 목표 변수를 예측하는데 사용됩니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하는 데 사용됩니다.

주요 알고리즘

CART(Classification and Regression Trees)

분류 및 회귀 문제에 모두 사용할 수 있는 의사결정트리 알고리즘입니다.

ID3(Iterative Dichotomiser 3)

정보 이득을 최대화하는 기준으로 분할하는 알고리즘입니다.

마치며

의사결정트리는 해석력이 뛰어나며, 다양한 분야에서 분류 및 예측 문제에 활용되고 있습니다.

감사합니다!