의사결정 트리는 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 널리 사용되는 알고리즘입니다. 이는 대상 변수를 가장 잘 분리하는 기능을 기반으로 데이터를 하위 집합으로 반복적으로 분할하는 방식으로 작동합니다.
예측하고 의사결정을 처리하는 단계
1. 트리 구성
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루트 노드: 전체 데이터세트로 시작됩니다.
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특징 선택: 데이터를 하위 집합으로 분할하기 위해 가장 좋은 특징을 선택합니다. "최고의" 기능은 기준(Gini 불순물 또는 정보 획득 등)에 따라 결정됩니다.
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분할: 선택한 기능의 값을 기준으로 데이터를 하위 집합으로 나눕니다.
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재귀적 분할: 특정 중지 기준(예: 최대 깊이에 도달하거나 샘플이 너무 적음)이 충족될 때까지 각 하위 집합에 대해 이 프로세스를 계속하여 분기 또는 노드를 생성합니다.
2. 의사결정 및 예측
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순회: 새 데이터에 대한 예측을 할 때 해당 데이터 포인트의 기능 값을 기반으로 트리를 순회합니다.
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노드 평가: 각 노드에서 임계값에 대해 기능 값을 테스트하고 적절한 분기를 따라 트리 아래로 이동합니다.
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리프 노드: 결국 최종 예측이나 결정을 제공하는 리프 노드에 도달합니다.
3. 범주형 및 숫자형 특성 처리
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범주형 기능의 경우 의사결정 트리를 다양한 범주에 따라 간단히 분할할 수 있습니다.
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수치 특성의 경우 의사결정 트리는 데이터를 최적으로 분할하기 위해 다양한 임계값을 시도합니다.
4. 과적합 처리
- 의사결정나무는 과적합되기 쉽습니다. 가지치기, 트리 깊이 제한, 노드 분할에 필요한 최소 샘플 수 설정과 같은 기술은 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.
5. 예측 신뢰도 및 확률
- 분류에서 의사결정 트리는 리프 노드의 샘플 분포를 기반으로 클래스 확률을 제공할 수 있습니다. 회귀의 경우 리프 노드의 평균 또는 다수 값을 기반으로 연속 출력을 제공합니다.
6. 해석성
- 의사결정 트리의 중요한 장점 중 하나는 해석 가능성입니다. 쉽게 시각화하고 이해할 수 있으므로 의사 결정에 가장 중요한 기능이 무엇인지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
7. 앙상블 방법
- 의사결정 트리는 Random Forests 또는 Gradient Boosting과 같은 앙상블 방법으로 결합되어 성능과 견고성을 향상시킬 수 있습니다.
의사결정 트리는 데이터 내의 복잡한 관계를 모델링하는 간단하면서도 강력한 접근 방식을 제공합니다. 그러나 단순한 결정 경계에 따라 잘 분할되지 않거나 잡음이 많거나 관련 없는 기능이 있는 특정 유형의 데이터로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다.
