분류, 회귀, 의료 및 금융과 같은 실제 애플리케이션을 위한 머신 러닝에서 의사 결정 트리의 힘을 알아보세요.
의사 결정 트리는 트리와 유사한 구조를 사용하여 예측하는 널리 사용되고 직관적인 머신 러닝(ML) 모델입니다. 데이터 세트를 더 작고 작은 하위 세트로 분할하는 동시에 관련 의사 결정 트리를 개발하여 작동합니다. 최종 결과는 의사 결정 노드와 리프 노드가 있는 트리입니다. 의사 결정 노드는 특징 또는 속성을 나타내고, 분기는 의사 결정 규칙을 나타내며, 각 리프 노드는 결과 또는 클래스 레이블을 나타냅니다. 구조가 순서도와 유사하기 때문에 이해하고 해석하기 가장 간단한 모델 중 하나이며 예측 모델링의 초석입니다.
의사 결정 트리 구축 프로세스에는 다양한 속성 값을 기반으로 학습 데이터를 재귀적으로 분할하는 과정이 포함됩니다. 알고리즘은 각 단계에서 데이터를 분할하는 데 가장 적합한 속성을 선택하여 결과 하위 그룹을 가능한 한 "순수하게" 만드는 것을 목표로 합니다. 즉, 각 그룹은 주로 동일한 결과를 가진 데이터 포인트로 구성됩니다. 이 분할 프로세스는 종종 노드의 무질서 또는 무작위성 수준을 측정하는 Gini 불순도 또는 정보 이득과 같은 기준에 의해 안내됩니다.
트리는 모든 데이터를 포함하는 단일 루트 노드에서 시작됩니다. 그런 다음 데이터에 대한 질문(예: "고객의 나이가 30세 이상입니까?")을 나타내는 의사 결정 노드로 분할됩니다. 이러한 분할은 노드가 순수하거나 최대 트리 깊이와 같은 중지 조건이 충족될 때까지 계속됩니다. 분할되지 않은 최종 노드를 리프 노드라고 하며, 이 노드는 해당 노드에 도달하는 모든 데이터 포인트에 대한 최종 예측을 제공합니다. 예를 들어 리프 노드는 트랜잭션을 "사기성" 또는 "사기성이 아님"으로 분류할 수 있습니다. 이러한 해석 가능성은 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 논의에서 자주 강조되는 주요 이점입니다.
의사 결정 트리는 다재다능하며 다양한 산업 분야에서 분류 및 회귀 작업 모두에 사용됩니다.
의사 결정 트리는 더 복잡한 앙상블 방법의 기초를 형성하며, 이는 종종 더 높은 정확도를 산출합니다.
의사 결정 트리와 같은 기본 모델을 이해하면 더 넓은 인공 지능(AI) 환경에서 유용한 맥락을 제공합니다. Scikit-learn과 같은 도구는 의사 결정 트리에 대한 널리 사용되는 구현을 제공하는 반면, Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 더욱 복잡한 사용 사례를 위한 고급 비전 모델의 개발 및 배포를 간소화합니다.