의사결정나무(Decision Tree)의 다양한 활용
의사결정나무는 다양한 분야에서 활용될 수 있는 강력한 도구로, 세분화, 분류, 예측, 차원 축소, 교호작용 및 변수 선택, 그리고 범주 병합 또는 연속형 변수의 이산화 등 다양한 목적으로 사용됩니다. 1. 세분화 (Segmentation): 의사결정나무는 데이터를 서로 다른 그룹 또는 세그먼트로 나누는 데 사용됩니다. 이를 통해 고객, 제품, 지역 등을 기반으로 세분화된 마케팅 전략을 개발하거나 개별 고객 또는 그룹의 특성을 파악할 수 있습니다. 2. 분류 (Classification): 가장 일반적인 의사결정나무의 사용법 중 하나로, 이산형 레이블 또는 클래스로 데이터를 분류합니다. 스팸 이메일 분류, 질병 진단, 고객 이탈 예측 등 다양한 분류 문제에 적용됩니다. 3. 예측 (Prediction): ..
2023. 11. 3.
