의사결정나무분석 V1.0

1. 의사결정나무분석 이란

Yes/No, True/False 등)를 나타내며, 회귀 문제에서는 특정 값을 예측하는 데 사용된다. 의사결정나무의 주요 장점 중 하나는 해석이 용이하다는 점이다. 전문가가 아닌 사람도 모델의 작동 방식을 쉽게 이해할 수 있도록 직관적인 구조를 가지고 있다. 이를 통해 데이터의 패턴과 관계를 한눈에 파악할 수 있으며, 결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 의사결정나무 분석은 여러 단계로 이루어진다. 첫 단계는 데이터 준비로, 이는 데이터셋을 정제하고 필요한 특성을 선택하는 과정이다. 이후, 알고리즘을 이용해 데이터의 특성을 기준으로 트리를 생성한다. 이 과정에서 불순도 지수 또는 정보 이득과 같은 평가 기준을 사용하여 가장 유용한 변수를 선택하고, 이를 바탕으로 가지를 치며 분기를 만들어 나간다. 최종적으로 생성된 나무는 각 리프 노드에 도달할 때의 조건에 따라 특정 클래스나 값을 예측하게 된다. 의사결정나무의 주요 변수 선택 기준에는 지니 계수, 정보 이득, 카이 제곱 검정 등이 있다. 이들은 데이터를 분할할 때 얼마나 잘 클래스를 구분할 수 있는지를 평가하는 지표로, 각 방법마다 장단점이 있어 상황에 맞게 선…