728x90 classification tree1 [기계학습] 8. 의사결정트리의 이해 의사결정트리의 이해 (1)의사결정트리는 기계 학습과 데이터 분석에서 널리 사용되는 알고리즘으로, 예측 문제를 해결하는 데 효과적입니다. 이번 글에서는 의사결정트리의 개요와 예측트리(회귀)에 대해 자세히 알아보겠습니다.의사결정트리의 개요의사결정트리(Decision Tree)는 의사 결정 규칙과 그 결과를 트리 구조로 나타낸 모델입니다. 트리의 각 노드는 속성을 나타내고, 각 분기는 조건을 나타내며, 각 리프 노드는 결과를 나타냅니다. 의사결정트리는 직관적이며 이해하기 쉬운 모델로, 데이터에 기반한 결정을 시각화하고 설명할 수 있습니다. 주요 개념노드(Node) : 의사 결정 트리의 각 분기점으로, 특정 속성을 기준으로 데이터를 분리합니다.루트 노드(Root Node) : 트리의 최상위 노드로, 전체 데이터.. 2024. 8. 7. 이전 1 다음 728x90
