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의사결정 트리

의사결정 트리 기계 학습, 데이터 마이닝, 통계 등 다양한 분야에서 사용되는 인기 있고 강력한 도구입니다. 다양한 변수 간의 관계를 모델링하여 데이터를 기반으로 결정을 내리는 명확하고 직관적인 방법을 제공합니다. 이 기사에서는 의사결정 트리가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 장점과 단점, 적용에 대해 다룹니다.

의사결정나무란 무엇입니까?

ㅏ 결정 트리 결정이나 예측을 내리는 데 사용되는 순서도와 유사한 구조입니다. 이는 속성에 대한 결정 또는 테스트를 나타내는 노드, 이러한 결정의 결과를 나타내는 분기, 최종 결과 또는 예측을 나타내는 리프 노드로 구성됩니다. 각 내부 노드는 속성에 대한 테스트에 해당하고, 각 분기는 테스트 결과에 해당하며, 각 리프 노드는 클래스 레이블 또는 연속 값에 해당합니다.



의사결정나무의 구조

  1. 루트 노드 : 전체 데이터 세트와 초기 결정을 나타냅니다.
  2. 내부 노드 : 속성에 대한 결정이나 테스트를 나타냅니다. 각 내부 노드에는 하나 이상의 분기가 있습니다.
  3. 지점 : 다른 노드로 이어지는 결정이나 테스트의 결과를 나타냅니다.
  4. 리프 노드 : 최종 결정이나 예측을 나타냅니다. 이 노드에서는 더 이상 분할이 발생하지 않습니다.

의사결정나무는 어떻게 작동하나요?

의사 결정 트리를 만드는 과정에는 다음이 포함됩니다.

AVL 트리
  1. 최상의 속성 선택 : 지니불순도(Gini impurity), 엔트로피(entropy), 정보이득(information Gain) 등의 지표를 이용하여 데이터를 분할하는데 가장 적합한 속성을 선택합니다.
  2. 데이터세트 분할 : 데이터세트는 선택한 속성을 기준으로 하위 집합으로 분할됩니다.
  3. 프로세스 반복 : 프로세스는 각 하위 집합에 대해 반복적으로 반복되어 중지 기준이 충족될 때까지 새로운 내부 노드 또는 리프 노드를 생성합니다(예: 노드의 모든 인스턴스가 동일한 클래스에 속하거나 미리 정의된 깊이에 도달함).

분할 측정항목

  • 지니 불순물 : 데이터 세트의 클래스 분포에 따라 무작위로 분류된 경우 새 인스턴스가 잘못 분류될 가능성을 측정합니다.
    • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , 어디 파이 ​는 인스턴스가 특정 클래스로 분류될 확률입니다.
  • 엔트로피 : 데이터 세트의 불확실성 또는 불순물의 양을 측정합니다.
    • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , 어디 파이 ​는 인스턴스가 특정 클래스로 분류될 확률입니다.
  • 정보 획득 : 데이터 세트가 속성으로 분할된 후 엔트로피 또는 지니 불순도의 감소를 측정합니다.
    • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , 어디 에서 ​는 다음의 하위 집합입니다. 디 속성별로 분할한 후

의사결정나무의 장점

  • 단순성과 해석성 : 의사결정나무는 이해하고 해석하기 쉽습니다. 시각적 표현은 인간의 의사결정 과정을 밀접하게 반영합니다.
  • 다재 : 분류 및 회귀 작업 모두에 사용할 수 있습니다.
  • 기능 확장이 필요하지 않음 : 의사결정 트리에는 데이터의 정규화나 크기 조정이 필요하지 않습니다.
  • 비선형 관계 처리 : 특성과 대상 변수 간의 비선형 관계를 캡처할 수 있습니다.

의사결정나무의 단점

  • 과적합 : 의사결정 트리는 훈련 데이터에 쉽게 과대적합될 수 있습니다. 특히 노드가 많은 경우에는 더욱 그렇습니다.
  • 불안정 : 데이터의 작은 변화로 인해 완전히 다른 트리가 생성될 수 있습니다.
  • 더 많은 수준의 기능에 대한 편견 : 더 많은 수준의 기능이 트리 구조를 지배할 수 있습니다.

전정

극복하기 과적합, 가지치기 기술이 사용됩니다. 가지치기는 인스턴스 분류에 거의 전력을 제공하지 않는 노드를 제거하여 트리 크기를 줄입니다. 가지치기에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

  • 사전 가지치기(조기 중지) : 나무가 특정 기준(예: 최대 깊이, 잎당 최소 샘플 수)을 충족하면 나무 성장을 중지합니다.
  • 가지치기 후 : 완전히 자란 나무에서 큰 힘을 제공하지 않는 가지를 제거합니다.

의사결정나무의 응용

  • 비즈니스 의사결정 : 전략 기획 및 자원 배분에 사용됩니다.
  • 보건 의료 : 질병을 진단하고 치료계획을 제시하는데 도움을 줍니다.
  • 재원 : 신용 점수 및 위험 평가에 도움이 됩니다.
  • 마케팅 : 고객을 세분화하고 고객 행동을 예측하는 데 사용됩니다.

의사결정나무 소개

  • 기계 학습의 의사결정 트리
  • 기계 학습의 의사결정 트리 회귀의 장단점
  • 소프트웨어 엔지니어링의 의사결정 트리

특정 프로그래밍 언어로 구현

  • 줄리아 :
    • Julia의 의사결정 트리 분류자
  • 아르 자형 :
    • R 프로그래밍의 의사결정 트리
    • R 프로그래밍의 회귀에 대한 결정 트리
    • R 프로그래밍의 의사결정 트리 분류자
  • 파이썬 :
    • 파이썬 | sklearn을 사용한 의사결정 트리 회귀
    • 파이썬 | 의사결정 트리 구현
    • Python에서 의사결정 트리를 사용한 텍스트 분류
    • Sklearn 의사 결정 트리에 범주형 데이터 전달
  • MATLAB :
    • MATLAB에서 의사결정 트리를 구축하는 방법은 무엇입니까?

의사결정나무의 개념 및 지표

  • 측정항목 :
    • ML | 의사결정나무의 지니 불순도 및 엔트로피
    • 의사결정나무에서 정보 이득을 계산하는 방법은 무엇입니까?
    • 의사결정나무에서 기대값을 계산하는 방법은 무엇입니까?
    • 의사결정 트리에서 훈련 오류를 계산하는 방법은 무엇입니까?
    • 의사결정트리에서 지니 지수를 계산하는 방법은 무엇입니까?
    • 의사결정나무에서 엔트로피를 계산하는 방법은 무엇입니까?
  • 분할 기준 :
    • 의사결정나무에서 최적의 분할을 결정하는 방법은 무엇입니까?

의사결정 트리 알고리즘 및 변형

  • 일반 의사결정 트리 알고리즘 :
    • 의사결정 트리 알고리즘
  • 고급 알고리즘 :
    • C5.0 의사결정나무 알고리즘

비교 분석 및 차이점

  • 다른 모델의 경우 :
    • ML | 로지스틱 회귀와 의사결정 트리 분류
    • 랜덤 포레스트와 의사결정 트리의 차이점
    • 기계 학습의 KNN과 의사 결정 트리
    • 의사결정 트리 vs 클러스터링 알고리즘 vs 선형 회귀
  • 의사결정 트리 개념 내에서 :
    • 의사결정 테이블과 의사결정 트리의 차이점
    • Make-Buy 결정 또는 결정 테이블

의사결정나무의 응용

  • 특정 애플리케이션 :
    • 심장병 예측 | 의사결정 트리 알고리즘 | 비디오

최적화 및 성능

  • 가지치기와 과적합 :
    • 결정 트리 가지치기
    • 의사결정나무 모델의 과적합
  • 데이터 문제 처리 :
    • 의사결정나무 모델에서 누락된 데이터 처리
  • 초매개변수 조정 :
    • 하이퍼파라미터 튜닝에서 의사결정 트리를 튜닝하는 방법
  • 확장성 :
    • 데이터 마이닝의 확장성 및 의사결정 트리 유도
  • 깊이의 영향 :
    • 의사결정 트리 깊이가 정확성에 미치는 영향

기능 엔지니어링 및 선택

  • 의사결정나무를 사용한 특징 선택
  • 의사결정나무를 이용한 다중공선성 문제 해결

시각화 및 해석 가능성

  • 랜덤 포레스트에서 의사결정 트리를 시각화하는 방법