준비하는 대학생

의사결정 나무란? 의사결정 나무(Decision Tree)는 예측 모델 중 하나로, 독립 변수의 조건에 따라 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 이 모델은 '나무'라는 이름처럼, 뿌리에서 시작해 각 분기점(node)에서 특정 기준에 따라 데이터를 나누고, 마지막에는 각각의 잎 노드(leaf node)로 데이터를 분류합니다. 의사결정 나무는 분류와 회귀 모두에 사용될 수 있으며, 간단하고 해석하기 쉬운 모델로 많이 사용됩니다. 작동 원리 의사결정 나무의 핵심 원리는 '불순도(impurity)'를 최소화하는 방향으로 데이터를 분할하는 것입니다. 불순도는 일반적으로 지니 계수(Gini Index), 엔트로피(Entropy), 정보 이득(Information Gain) 등을 사용해 측정합니다. 분류 기준..