의사1 의사결정 나무(Decision Tree) 의사결정 나무(Decision Tree) 의사결정나무는 분류와 회귀 문제를 해결하기 위한 예측 모델링 도구입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 이 방법은 결정을 내리는 과정을 나무와 같은 구조로 나타냅니다. 나무의 뿌리에서 시작하여, 데이터의 특성에 따라 다른 결정 경로를 따라 이동하며, 마지막으로 나뭇잎(결정 노드)에서 결론에 도달합니다. - 기계학습의 대표적인 분류 기법 목표 변수의 범주를 기준으로 동일한 범주의 데이터들끼리 분류하는 규칙을 반복적으로 만들어가는 방안 □ 의사결정 나무의 장점 이해하기 쉬움: 의사결정 나무는 그 구조가 직관적이며, 비전문가도 쉽게 이해할 수 있습니다. 데이터 전처리 요구가 적음: 다른 알고리즘에 비해 누락된 값이나 데이터 스케일링에 대해 비교적 민감하지 않습니다. 분류와 .. 2022. 2. 23. 이전 1 다음
