결정 트리 분류기

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결정 트리(Decision Tree) 는 예/아니오 질문을 반복해서 데이터를 분류하는 지도학습 모델입니다. 핵심 아이디어: 스무고개 게임과 동일합니다. "이 동물은 다리가 4개인가?" \to Yes \to "짖는가?" \to Yes \to 개! 데이터에서도 똑같이, 특성(feature)에 대한 질문을 반복해서 정답 클래스에 도달합니다. 왜 결정 트리인가: 직관적 해석 : 왜 그런 판단을 했는지 질문 경로를 따라가면 바로 이해됨 전처리 불필요 : 스케일링, 정규화 없이 원본 데이터 그대로 사용 비선형 관계 포착 : 선형 모델이 놓치는 복잡한 패턴도 잡아냄 수치형 + 범주형 혼합 : 두 타입 모두 자연스럽게 처리 분류 vs 회귀: 분류 트리 : 리프 노드에서 클래스 레이블 출력 (다수결 투표) 회귀 트리 : 리프 노드에서 평균값 출력 이 레슨에서는 분류 트리에 집중합니다. 실생활 활용: 대출 심사: 소득 > 5000만? \to 신용등급 > B? \to 승인/거절 의료 진단: 체온 > 38도? \to 기침 있음? \to 독감 의심 고객 이탈 예측: 최근 구매 > 30일? \to 불만 접수? \to 이탈 위험 결정 트리의 기본 알고리즘인 ID3는 Quinlan이 정보 이득 기반으로 설계했으며, 이후 C4.5로 발전했다 (Quinlan, 1986).

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