愛林

Decision Tree (의사결정나무) 의사결정트리는, 데이터들이 가진 속성들로부터 분할 기준 속성을 판별하고, 분할 기준 속성에따라서 트리 형태로 모델링하는 분류 및 예측 모델이다. 불순도와 순수도, 트리 깊이(Depth) 를 설정한다. 의사결정나무는 나무 구조에 의해서 모델이 표현되기 때문에 해석이 쉬우며, 새로운 자료에 모델을 적합시키기가 쉽다. 두 개 이상의 변수가 결합하여 종속변수에 어떠한 영향을 주는 지에 대해 알기가 쉽다. 그리고 이상치에 또한 민감하지 않다. 그러나, 연속형 변수를 비연속적인 값으로 취급하기 때문에 예측 오류가 클 가능성이 높다. 그리고 선형 또는 주 효과 모델에서와 같은 결과를 얻을 수 없고 분석용 자료에만 의존하기 때문에 새로운 자료의 예측에는 불안정한 모습을 보인다...