의사결정나무활용사례 (1) 썸네일형 리스트형 [머신러닝] 의사결정나무(Decision tree) -2 : CART(Classification And Regression Trees)와 지니지수(Gini index) 활용사례, 계산 5. 재귀적 분할 의사결정 알고리즘 의사결정나무에서 중요하게 알아야 할 것은 1) '어떻게 나무를 키울것인가?' 2) '불필요한 것들을 어떻게 쳐낼 것인가?'이다. 그중, 재귀적 분할 의사결정나무 알고리즘은 1)'어떻게 나무를 키울 것인가?'에 대한 내용에 해당한다. 즉 나무를 만드는 과정으로, 그 방법에는 CART, C4.5, CHAID가 있다. 또한 앞에서 정리한 내용처럼 의사결정나무에서 나무를 만들 때는 불순도가 줄어드는 방향으로 가지를 형성해나가야 하기 때문에 '불순도 알고리즘'에 대한 내용을 같이 엮어서 알아두어야 한다. * 불순도 알고리즘 : 의사결정나무를 만들어나갈 때 클래스를 정확하게 구분해줄 수 있는 분류기준을 찾는 것이 중요하다. 즉, 이 데이터를 어떤 기준으로 분류했을때 동일한 객체들.. 이전 1 다음
