- 의사 결정 나무 (Decision Tree) 의사 결정 나무는 의사결정 규칙(Decision rule)을 나무구조로 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류(Classification)하거나 예측(Prediction)을 수행하는 분석 방법이다.최고의 장점은 해석력이다. 앞으로 나올 고도화된 모델들은 블랙박스 모델로 해석이 어렵다. 하지만 이 의사 결정 트리는 각각의 결정 규칙이 명확하게 이해되기 때문에 모델의 작동 방식을 이해하고 설명하기 쉽다. - 의사 결정 나무의 노드 분할 방법 (불순도 측정)- Gini index와 Entropy 두가지 방법이 있다.- Gini index P_k : 범위 A내에서 클래스 K에 속하는 관측치의 비율 지니 지수는 0~0.5 사이의 값을 가지며 0..
