의사결정 트리는 트리(Tree) 기반의 분류 알고리즘으로 직관적으로 이해하기 쉽다. 의사결정트리는 머신러닝알고리즘 중 하나로, 스무고개의 ‘예, 아니요’와 같이 플로차트 같은 구조를 가진다.
기본적으로 의사결정트리는 데이터에 있는 규칙을 통해 데이터 세트를 분류/예측하는 지도학습모델이다. 규칙 노드(Decision Node)에서 규칙에 따라 분할되며 각각의 서브 트리(Sub Tree)를 생성한다.
계속되는 규칙에 따라 노드가 분할되며 최종적으로 리프 노드(Leaf Node, 더는 줄기가 없는 노드)에서는 클래스값을 가지게 된다. 데이터를 줬을 때 각 노드의 단계를 거치며 분류를 하게 되며 마지막 노드에 도달했을 때 그 노드의 값으로 데이터의 클래스를 예측하는 방식이다.
의사결정 트리 학습법(decision tree learning)은 어떤 항목에 대한 관측값과 목푯값을 연결해 주는 예측 모델로서 결정 트리를 사용한다. 이는 통계학과 데이터 마이닝, 기계 학습에서 사용하는 예측 모델링...
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원문 링크 : 의사결정 트리(Decision tree)
