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1. 의사결정 트리 알고리즘
1.1. 의사결정 트리 알고리즘의 개요
의사결정 트리 알고리즘의 개요는 다음과 같다.
의사결정 트리 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning) 기법 중 하나로, 데이터를 분석하고 특정 기준에 따라 여러 개의 의사결정 규칙을 만들어내는 방식으로 동작한다. 이렇게 만들어진 의사결정 규칙들은 트리 구조로 나타내어지기 때문에 '의사결정 트리'라는 이름이 붙었다.
의사결정 트리는 특정 데이터의 특성을 기반으로 의사결정을 내리는 규칙을 생성하고, 이를 트리 구조로 표현한다. 트리의 최상위 노드(Root Node)에서 시작하여 분기점(Internal Node)을 지나 최종적으로 단말 노드(Leaf Node)에 이르는 과정을 통해 데이터를 분류하거나 예측한다. 각 분기점에서는 특정 특성을 기준으로 데이터를 둘 이상의 하위 집합으로 분할하는 규칙이 적용된다. 이러한 분할 과정은 재귀적으로 수행되어 트리 구조가 완성된다.
최종 단말 노드에서는 데이터의 라벨 정보나 목표 변수의 값이 결정된다. 이를 통해 새로운 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있다. 의사결정 트리는 직관적이고 해석이 쉬운 모델이며, 데이터 전처리의 필요성이 상대적으로 낮다는 장점이 있다. 하지만 과적합 문제에 민감할 수 있으며, 트리의 깊이가 깊어질수록 복잡한 규칙으로 인해 일반화 능력이 감소할 수 있다.
1.2. 의사결정 트리 알고리즘의 원리
의사결정 트리 알고리즘의 원리는 다음과 같다.""
의사결정 트리 알고리즘은 재귀적인 방식으로 작동하는데, 이는 상위 노드에서 하위 노드로 점진적으로 데이터를 분할해나가면서 최적의 분류 또는 예측 모델을 구축하는 것이다. 알고리즘은 데이터를 가장 잘 분리할 수 있는 기준(분할 규칙)을 찾아 노드를 분할하고, 이 과정을 반복적으로 수행하여 최종적인 트리 구조를 생성한다.""
구체적인 원리는 다음과 같다. 첫째, 알고리즘은 데이터의 각 속성(feature)에 대해 분할 기준을 평가한다. 이 때 주로 정보 이득(Information Gain) 또는 지니 불순도(Gini Impurity)와 같은 지표를 사용하여 분할 기준의 품질을 측정한다. 정보 이득은 분할에 따른 불확실성의 감소를 나타내며, 지니 불순도는 불순물의 양을 나타낸다. 둘째, 알고리즘은 가장 높은 정보 이득 또는 가장 낮은 지니 불순도를 가지는 분할 기준을 선택하여 해당 노드를 분할한다. 셋째, 생성된 하위 노드에 대해 위의 과정을 반복적으로 수행하여 트리를 성장시킨다. 이 과정은 사용자가 지정한 중지 조건(예: 최대 트리 깊이, 최소 샘플 수 등)에 도달할 때까지 계속된다.""
결과적으로 의사결정 트리 알고리즘은 데이터의 구조와 특성을 반영하는 트리 구조를 생성하며, 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측 및 분류를 수행할 수 있다. 트리의 내부 노드에서는 분할 규칙이 적용되고, 최종적인 예측은 리프 노드에서 이루어진다.""
1.3. 의사결정 트리 알고리즘의 장단점
의사결정 트리 알고리즘의 장점은 다음과 같다.""
첫째, 모델의 명료함으로 인해 경영분야의 응용문제에 자주 활용된다.""의사결정 트리는 사람이 이해하기 쉬운 규칙 기반의 모델이기 때문에, 의사결정 과정을 쉽게 설명할 수 있다.""이는 금융, 의료, 프로세스 최적화 등 다양한 분야에서 적용이 용이하다는 장점이 있다.""
둘째, Outlier에 큰 영향을 받지 않는다.""의사결정 트리는 데이터의 전처리에 크게 의존하지 않기 때문에, 이상치가 포함된 데이터에도 잘 작동할 수 있다.""
셋째, 비모수적 모형이기 때문에 선형성/정규성/등분산성 가정이 필요 없다.""따라서 이러한 가정이 충족되지 않는 복잡한 데이터에도 잘 적용될 수 있다.""
넷째, 모델의 해석력이 높다.""의사결정 트리는 두 개 이상의 변수가 결합해 타겟변수에 어떻게 영향을 끼치는지 자동적으로 찾아준다.""따라서 중요변수 선택이 용이하다.""
다섯째, 변수 부분선택이 자동으로 이루어진다.""의사결정 트리는 데이터에 영향력이 큰 변수를 자동으로 선택하여 사용한다.""따라서 사용자가 직접 변수 선택을 할 필요가 없다.""
여섯째, 연속형 데이터와 이산형 데이터 모두 다룰 수 있다.""의사결정 트리는 두 가지 유형의 데이터를 모두 처리할 수 있다.""이는 다양한 데이터 형태의 문제에 적용이 가능함을 의미한다.""
그러나 의사결정 트리 알고리즘에는 다음과 같은 단점도 존재한다.""
첫째, 과적합 가능성이 존재한다.""의사결정 트리는 데이터에 매우 잘 맞춰질 수 있기 때문에, 훈련 데이터에 과도하게 최적화되어 일반화 성능이 떨어질 수 있다.""
둘째, 학습 데이터에 따라 생성되는 결정나무에 큰 차이가 있다.""동일한 데이터셋에서도 랜덤한 순서로 학습할 경우 서로 다른 트리 구조가 생성될 수 있다.""
셋째, 연속형 변수를 비연속 값으로 취급하기 때문에 경계점 근처에서 오류가 발생할 수 있다.""이는 데이터의 분포와 경계값 설정에 민감한 알고리즘 특성에 기인한다.""
넷째, 분석 자료에 의지하기 때문에 예측의 불안정성이 존...
