머신러닝 : 의사결정나무(Decision Tree)를 활용한 머신러닝 기법 이해하기

의사결정나무(Decision Tree)를 활용한 머신러닝 기법 이해하기 머신러닝에서 의사결정나무(Decision Tree)는 매우 인기 있는 알고리즘 중 하나로, 분류 및 회귀 문제에 모두 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 의사결정나무의 개념과 작동 원리를 설명하고, 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 알아보겠습니다. 의사결정나무(Decision Tree)란? 의사결정나무는 데이터를 분석하여 데이터의 패턴을 예측할 수 있는 나무 구조의 모델입니다. 나무의 각 노드는 특정 기준에 따라 데이터를 분할하며, 가지는 이러한 분할을 나타냅니다. 최종적으로 리프 노드(잎 노드)는 예측 또는 분류 결과를 표현합니다. 작동 원리 의사결정나무는 순차적으로 데이터를 분할하며, 각 분할에서 최적의 기준을 찾아 나무 구조를 구성합니다. 최적의 분할 기준은 주로 엔트로피, 지니 계수, 분산 감소 등의 척도를 사용하여 결정됩니다. 이러한 척도들은 데이터의 불순도(impurity)를 측정하며, 불순도가 낮아지도록 ...

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