
[머신러닝] Decision Tree
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연구 Research/인공지능 Artificial Intelligent
번역하면 의사결정 나무라고 하는데, classification과 regression에 둘 다 쓰일 수 있는 머신러닝 방법입니다. decision tree는 feature에 대한 조건을 통해 가지를 치면서 학습하는 방법입니다. numerical, categorical variable 둘 다 쓸 수 있고 분석 과정이 직관적이라는 점 때문에 많이 쓰이고 있습니다. (나중에 쓸 random forest가 decision tree를 더 발전시킨 형태) 이 decision tree는 불순도(impurity, 범주들이 섞여있는 정도)를 최소화하는 방향으로 진행되어야 합니다. 우리가 decision tree를 사용할 때 이 불순도를 판단하기 위한 척도로서, 1) Gini index, 2) Entropy index가 사..