의사결정 나무(Decision Tree)

CART(Classification and Regression Tree) 가장 많이 쓰는 기법 C4.5 & C5.0 CART와 다르게 node에서 다지분리(Multiple Split)이 가능 CHADID(Chi-squared Automatic Interaction Detection) 범주형 변수에 적용 가능   4.1 의사결정 트리(Decision Tree) 의사결정트리 방식은 나무(Tree)구조 형태로 분류 결과를 도출 (1) party 패키지 이용 분류분석 조건부 추론 나무 CART기법으로 구현한 의사결정나무의 문제점 1) 통계적 유의성에 대한 판단없이 노드를 분할하는데 대한 과적합(Overfitting) 발생 문제. 2) 다양한 값으로 분할 가능한 변수가 다른 변수에 비해 선호되는 현상 이 문제점을 해결하는 조건부 추론 나무(Conditional Inference Tree). party패키지의 ctree()함수 이용 실습 (의사결정 트리 생성: ctree()함수 이용) 1단계...