DecistionTree1 5. 의사결정나무 Decision Tree 의사결정나무란 결정 트리란 데이터에 있는 규칙을 학습을 통해 자동으로 찾아내 Tree기반의 "분류 규칙"을 만들고, 이 규칙을 통해 최대한 균일도가 높은(과적합 고려) 결정 클래스를 만드는 분류기법이다. 하나의 규칙을 만들 때마다 특정 기준에 따라 "예/아니오"로 답할 수 있는 질문을 이어나가면서 학습한다. 이 때 규칙을 만들 떄마다 노드를 만들고, 가지를 치면서 내려간다. 이 결과는 규칙이 명확해 해석을 쉽게 할 수 있다. 또한 선형성과 정규성 등의 가정이 필요하지 않아 전처리 과정에 모델의 성능이 큰 영향을 받지 않는다. 하지만 과적합의 가능성이 있어 일반화 성능이 우수하지 않다. 구조 규칙 노드 (Decision Node) : 규칙 조건을 표시한 노드 리프 노드 (Leaf Node) : 결정된 클래.. 2024. 2. 20. 이전 1 다음
