사용자:Graymela/연습장
결정 트리 학습법(decision tree learning)은 어떤 항목에 대한 관측값과 목표값을 연결시켜주는 예측 모델로써 결정 트리를 사용한다. 이는 통계학과 데이터 마이닝, 기계 학습에서 사용하는 예측 모델링 방법 중 하나이다. 트리 모델 중 목표 변수가 유한한 수의 값을 가지는 것을 분류 트리라 한다. 이 트리 구조에서 잎(리프 노드)은 클래스 라벨을 나타내고 가지는 클래스 라벨과 관련있는 특징들의 합을 나타낸다. 결정 트리 중 목표 변수가 연속하는 값, 일반적으로 실수를 가지는 것은 회귀 트리라 한다.
의사 결정 분석에서 결정 트리는 시각적이고 명시적인 방법으로 의사 결정 과정과 결정된 의사를 보여주는데 사용된다. 데이터 마이닝 분야에서 결정 트리는 결정된 의사보다는 자료 자체를 표현하는데 사용된다. 다만, 데이터 마이닝의 결과로서의 분류 트리는 의사 결정 분석의 입력 값으로 사용될 수 있다. 이 페이지는 데이터 마이닝 분야에서의 결정 트리를 주로 다룬다.
일반[편집]
종류[편집]
방법[편집]
장점[편집]
결정 트리는 다른 데이터 마이닝 기법과 비교했을 때 다음과 같은 장점을 가진다.
- 결과를 해석하고 이해하기 쉽다.간략한 설명만으로 결정 트리를 이해하는 것이 가능하다.
- 자료를 가공할 필요가 거의 없다.다른 기법들의 경우 자료를 정규화하거나 임의의 변수를 생성하거나 값이 없는 변수를 제거해야 하는 경우가 있다.
- 수치 자료와 범주 자료 모두에 적용할 수 있다.다른 기법들은 일반적으로 오직 한 종류의 변수를 갖는 데이터 셋을 분석하는 것에 특화되어 있다. (일례로 신경망 학습은 숫자로 표현된 변수만을 다룰 수 있는 것에 반해 관계식(relation rules)은 오직 명목 변수만을 다룰 수 있다.
- 화이트박스 모델을 사용한다. 모델에서 주어진 상황이 관측 가능하다면 불 논리를 이용하여 조건에 대해 쉽게 설명할 수 있다. (결과에 대한 설명을 이해하기 어렵기 때문에 인공신경망은 대표적인 블랙 박스 모델이다.)
- 안정적이다. 해당 모델 추리의 기반이 되는 명제가 다소 손상되었더라도 잘 동작한다.
- 대규모의 데이터 셋에서도 잘 동작한다. 방대한 분량의 데이터를 일반적인 컴퓨터 환경에서 합리적인 시간 안에 분석할 수 있다.