의사결정1 ML #9 : 머신러닝 의사결정트리, 모델 생성 방법 및 장단점 의사결정트리란?의사결정트리는 분류와 같은 의사결정을 수행할 때, 나무와 같이 가지치기를 함으로써 분류하는 방법입니다. 이는 과거에 수집된 데이터들을 분석하여 이들 사이에 존재하는 패턴을 속성의 조합으로 나타내는 분류 모형입니다. 의사결정트리 분류 절차는 아래와 같습니다. 1. 새로운 데이터 분류 (Classification)2. 해당 범주 값 예측 3. 트리 구조의 일반화된 지식 추출 의사결정트리는 두가지의 데이터 유형으로 나뉩니다. 범주형과 연속형입니다. 범주형은 분류나무로써 의사결정트리를 구성하며, 연속형은 회귀나무로 의사결정트리를 구성합니다. 하지만, 의사결정트리는 회귀모델의 정확도가 낮기 때문에 주로 분류의 목적으로 사용됩니다. 연속형 데이터를 위한 회귀나무는 쓸모 없다는 말입니다. - 범주형 :.. 2020. 4. 21. 이전 1 다음
