결정트리2 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 이해와 해석이 용이: 결정 트리는 시각화가 쉽고, 비전문가도 이해하기 쉬운 결과를 제공합니다. 데이터 전처리 요구가 적음: 결정 트리는 다른 알고리즘에 비해 덜 복잡한 데이터 전처리가 필요합니다. 비선형 관계 모델링: 결정 트리는 데이터의 비선형 패턴을 포착할 수 있습.. 2024. 1. 7. 분류분석(Classification Analysis 분류 분석(Classification Analysis)은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 사용되는 주요 기술 중 하나입니다. 이 방법은 입력 데이터를 미리 정의된 클래스나 범주로 분류하는 과정을 말합니다. 주요 목적은 새로운 데이터가 주어졌을 때, 이를 올바른 범주로 분류하는 것입니다. 분류 분석 알고리즘은 크게 다음과 같이 나눌 수 있습니다 결정 트리(Decision Trees): 데이터를 분류하기 위해 결정 규칙의 계층적 구조를 사용합니다. 각 노드는 특정 속성에 대한 결정을 나타내며, 이를 통해 데이터를 서브셋으로 나눕니다. 나이브 베이즈(Naive Bayes): 통계적 방법을 사용하여 각 클래스에 속할 확률을 계산합니다. 이 알고리즘은 모든 특성이 서로 독립적이라고 가정합니다. 서포트 벡터 머신.. 2024. 1. 7. 이전 1 다음
