[파이썬/머신러닝] Decision Tree(의사결정나무) 분류 - 분석/예제

안녕하세요. 저번 포스트에서 Deicision Tree 이론에 대해서 알아보았고 Decision Tree 분류기법을 파이썬에서 학습, 검증, 파라미터 튜닝과 시각화에 대해서 살펴보겠습니다.데이터셋 이번에 사용할 데이터셋은 파이썬의 sklearn 패키지에 있는 breast_cancer이라는 데이터셋입니다.

현재 데이터셋을 확인하면 569개의 row, 31개의 columns으로 이루어졌고 타겟변수의 클래스는 [0, 1]로 나뉘어졌습니다. 데이터셋에 대한 간략한 설명을 하자면 유방암진단을 위한 데이터셋이며 30개의 독립변수를 통해 유방암 진단을 결정하는 상황입니다.Decision Tree 학습 위의 코드는 학습과 테스트를 위한 데이터 셋으로 나눈 후 분류를 위한 Decision..........