반응형 결정트리 사례1 결정 트리(decision tree) 사례 및 장단점은? 결정 트리란? 결정 트리(Decision Tree)는 주어진 데이터 세트에서 규칙을 학습하여 새로운 데이터의 레이블을 예측하는 기계 학습 알고리즘입니다. 결정 트리는 나무 모양의 구조를 가지고 있으며, 각 노드는 특정 특성의 값에 따라 분기됩니다. 루트 노드에서 시작하여 각 노드에서 특정 특성의 값에 따라 분기하여 최종 노드에 도달합니다. 최종 노드는 주어진 데이터 세트의 데이터에 대한 규칙을 나타냅니다. 결정 트리 원인은? 결정 트리는 다음과 같은 이유로 사용됩니다. 데이터의 분류 및 예측 : 결정 트리는 데이터의 분류 및 예측에 효과적입니다. 예를 들어, 결정 트리를 사용하여 고객의 구매 패턴을 분석하여 고객의 구매 의향을 예측할 수 있습니다. 데이터의 이해 및 시각화 : 결정 트리는 데이터의 이해 .. 2023. 12. 28. 이전 1 다음 반응형
