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Decision Tree

결정 트리(decision tree)는 의사 결정 규칙과 그 결과들을 트리 구조로 도식화한 의사 결정 지원 도구의 일종이다. 결정 트리는 운용 과학, 그 중에서도 의사 결정 분석에서 목표에 가장 가까운 결과를 낼 수 있는 전략을 찾기 위해 주로 사용된다.

의사결정나무(decision tree) 또는 나무 모형(tree model)은 의사결정 규칙을 나무 구조로 나타내어 전체 자료를 몇 개의 소집단으로 분류(classification)하거나 예측(prediction)을 수 행하는 분석방법이다.

Simple example

결정 트리(Decision Tree, 의사결정트리, 의사결정나무라고도 함)는 분류(Classification)와 회귀(Regression) 모두 가능한 지도 학습 모델 중 하나입니다. 결정 트리는 스무고개 하듯이 예/아니오 질문을 이어가며 학습합니다. 매, 펭귄, 돌고래, 곰을 구분한다고 생각해봅시다. 매와 펭귄은 날개를 있고, 돌고래와 곰은 날개가 없습니다. '날개가 있나요?'라는 질문을 통해 매, 펭귄 / 돌고래, 곰을 나눌 수 있습니다. 매와 펭귄은 '날 수 있나요?'라는 질문으로 나눌 수 있고, 돌고래와 곰은 '지느러미가 있나요?'라는 질문으로 나눌 수 있습니다. 아래는 결정 트리를 도식화한 것입니다.

Decision_Tree_-_Simple_Example.png

개요

결정 트리는 3가지 종류의 노드로 구성된다:

  • 결정 노드(decision node): 사각형으로 보통 표시함
  • 회 노드(chance node): 원으로 보통 표시함
  • 단 노드(end node): 삼각형으로 보통 표시함

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