결정 트리(Decision Trees)

결정 트리(Decision Trees) 개요

결정 트리는 분류 및 회귀 문제에 사용되는 감독 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분석하여 패턴을 학습하고, 일련의 질문을 통해 결정을 내리는 나무 형태의 모델을 만듭니다. 각 노드(node)는 데이터의 특징(feature)에 대한 질문을 나타내며, 각 분기(branch)는 가능한 응답을 나타냅니다. 가장 하단의 노드(잎 노드, leaf node)는 결정 결과를 나타냅니다.

필요 이유

1. 이해와 해석이 용이: 결정 트리는 시각화가 쉽고, 비전문가도 이해하기 쉬운 결과를 제공합니다.
2. 데이터 전처리 요구가 적음: 결정 트리는 다른 알고리즘에 비해 덜 복잡한 데이터 전처리가 필요합니다.
3. 비선형 관계 모델링: 결정 트리는 데이터의 비선형 패턴을 포착할 수 있습니다.

예시

예를 들어, 은행이 고객이 대출을 상환할 수 있는지를 결정하기 위해 결정 트리를 사용할 수 있습니다. 트리는 고객의 나이, 소득, 고용 상태, 신용 점수 등을 기준으로 대출 승인 여부를 결정할 수 있습니다.

파이썬 예시 코드

아래는 Python에서 결정 트리를 구현하는 간단한 예시입니다. 여기서는 scikit-learn 라이브러리를 사용합니다.

이 코드는 아이리스 데이터셋을 사용하여 결정 트리 모델을 학습하고, 테스트 데이터에 대한 정확도를 계산합니다.

결정 트리는 많은 응용 분야에서 사용되며, 간단하면서도 강력한 도구입니다. 그러나 과적합(overfitting) 문제에 주의해야 하며, 이를 완화하기 위해 트리 가지치기(tree pruning)와 같은 기법이 사용됩니다.