ID31 [Machine Learning & Deep Learning 공부] Decision Tree Decision Tree : 결정 나무모든 가능한 결정 경로(Decision Path)를 tree(2진 트리) 형태로 구성한다.각 노드는 test를 의미하고, 각 branch는 test의 결과, 각 leaf node는 classification에 해당된다.장점 : white-box model 이다. = 결과에 따른 과정이 다 보인다. / data scaling이 불필요하다.단점 : overfitting 되기 싶다. / 훈련 데이터의 작은 변화에도 매우 민감하다.Decision Tree Algorithm의 종류ID3 : 기본 알고리즘으로 '정보이득'을 이용한 트리 구성이다.CART(Classification and Regression Tree) : GINI 불순도(정보이득과 기본 컨셉 유사)에 기반한 트리.. 2025. 3. 17. 이전 1 다음
