데이터마이닝 분석기법 사례조사 - 의사결정나무와 딥러닝

1) 정의

2) 특징
3) 딥 러닝의 알고리즘
4) 사례
1.의사결정나무

의사결정나무는 데이터마이닝에서 널리 사용되는 분석기법으로, 데이터의 특성을 기반으로 여러 가지 의사결정을 단계적으로 수행하는 방법이다. 이 기법은 통계학에서 유래되었으며, 직관적으로 이해하기 쉬운 형태로 데이터를 시각화할 수 있어 유용하다. 의사결정나무는 주로 분류(classification)와 회귀(regression) 문제를 해결하는 데 사용된다. 의사결정나무의 기본 개념은 주어진 데이터셋을 특징에 따라 분할하여 각 분할에 대한 예측을 수행하는 것이다. 이 과정은 나무의 형태를 가지며, 각 노드는 특정 특성을 기반으로 데이터를 분리하는 기준을 제시한다. 예를 들어, 특정 질문에 `예` 또는 `아니요`로 대답하며 나무의 가지를 따라 내려가면서 최종적인 결정을 내리는 방식이다. 최하위 노드에 도달하면 이 노드는 `리프 노드`라 하며, 해당 경로의 최종 결과를 나타낸다. 의사결정나무는 GINI 지수, 엔트로피, 평균 제곱 오차 등 다양한 기준을 사용하여 노드를 분할하는 데 있어 최적의 특성을 선택한다. GINI 지수는 특정 노드에서 데이터의 불순도를 측정하는 지표로, 값이 낮…