[머신 러닝] 결정 트리(Decision Trees): 이해와 활용

결정 트리는 이름에서 알 수 있듯이, 결정을 내리기 위한 일련의 질문과 결정(노드)으로 구성된 트리 구조를 사용한다. 학습 과정에서 결정 트리 알고리즘은 데이터의 특성(Feature)을 기반으로 가장 정보가 풍부한 질문(분할 기준)을 선택하여 데이터를 두 개의 하위 집합으로 분할한다.

이 과정을 데이터가 잘 분류되거나, 더 이상 분할의 이득이 없을 때까지 재귀적으로 반복합니다. 최종적으로, 리프 노드(잎 노드)에서는 분류할 클래스 또는 예측할 값에 대한 결정이 이루어진다.

활용 데이터 및 분야 결정 트리는 다양한 유형의 데이터와 문제에 적용될 수 있다. 예를 들어: 의료 분야: 환자의 진단 데이터를 기반으로 특정 질병을 예측하는 데 사용될 수 있다.

금융 분야: 고객의 신용 이력 데이터를 분석하여 신용 위험을 평가하거나 대출 승인 여부를 결정하는 데 활용한다. 마케팅 분야: 고객 데이터를 분석하여 특정 상품에 대한 고객의 구매 가능성을 예측하거나, 고객 세분화에 사용된다. from ...

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