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[ML] Decision Tree (결정 트리)
이번에는 Decision Tree (결정 트리)에 데하여 알아보겠습니다. 결정트리(Decision Tree)는 분류와 회귀 문제에 모두 사용될 수 있는 지도학습 알고리즘입니다.이 모델은 데이터를 트리 구조로 분할하여 예측을 수행하며, 각 내부 노드는 특정 조건에 따른 데이터 분할을 나타내고, 가지(branch)는 그 조건의 결과를 나타내며, 최종 리프 노드(leaf node)는 예측 값을 제공합니다.Decision Tree의 주요 특징직관성: 결정 트리는 시각적으로 표현할 수 있어 이해가 쉽습니다.비모수적 방법: 데이터의 분포에 대해 특정 가정을 하지 않으므로 다양한 데이터셋에 적용 가능합니다.해석 용이성: 모델이 어떻게 결정을 내렸는지 쉽게 해석할 수 있습니다.Decision Tree의 기본 원리노드와..
