1. Decision Tree model 요약 의사결정 나무는 간단하게 말해서 if~else와 같이 특정 조건을 기준으로 O/X로 나누어 분류/회귀를 진행하는 tree구조의 분류/회귀 데이터마이닝 기법이다. 이해도가 매우 높고 직관적이라는 장점이 있다. 그렇기에 많이 사용되며, 의사결정나무도 많은 머신러닝 기법과 동일하게 종속변수의 형태에 따라 분류와 회귀 문제로 나뉜다. 종속변수가 범주형일 경우 Decision Tree Classification으로 분류를 진행하고, 종속변수가 연속형일 경우 Decision Tree Regression으로 회귀를 진행한다. 자세한 원리와 과정은 아래 링크를 통해 학습을 실시하기 바란다. 이번 게시글에서는 R을 통하여 구현하는 과정을 진행하겠다. https://today..

이 게시글에서는 Decision Tree의 개념만 다룰 것이다. Python으로 구현하고자 한다면 아래 실습링크를 통해서 학습하길 바란다. https://todayisbetterthanyesterday.tistory.com/38 [Python] 의사결정나무(DecisionTree) 구현 - 분류(Classifier)/회귀(Regressor)/가지치기(Pruning) *아래 학습은 Fastcampus의 "머신러닝 A-Z까지"라는 인터넷 강의에서 실습한 내용을 복습하며 학습과정을 공유하고자 복기한 내용입니다. 의사결정 나무는 간단하게 말해서 if~else와 같이 특정 조�� todayisbetterthanyesterday.tistory.com 1. 요약 의사결정 나무는 간단하게 말해서 if~else와 같이 ..

의사결정 나무는 간단하게 말해서 if~else와 같이 특정 조건을 기준으로 O/X로 나누어 분류/회귀를 진행하는 tree구조의 분류/회귀 데이터마이닝 기법이다. 이해도가 매우 높고 직관적이라는 장점이 있다. 그렇기에 많이 사용되며, 의사결정나무도 많은 머신러닝 기법과 동일하게 종속변수의 형태에 따라 분류와 회귀 문제로 나뉜다. 종속변수가 범주형일 경우 Decision Tree Classification으로 분류를 진행하고, 종속변수가 연속형일 경우 Decision Tree Regression으로 회귀를 진행한다. 상세한 원리와 수학적/직관적 이해는 아래 링크를 통해서 학습하길 바란다. https://todayisbetterthanyesterday.tistory.com/39 [Data Analysis 개념..