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의사결정나무 분석 4단계 의사결정나무 분석은 데이터 마이닝과 머신러닝 분야에서 매우 중요한 도구 중 하나로, 데이터에서 규칙 기반의 의사결정 트리를 생성하여 문제를 해결하고 예측 모델을 만드는 데 사용됩니다. 이를 위해 다음과 같은 주요 단계가 필요합니다. 1. 성장 (Growth): 모델의 생성 과정을 성장 단계라고 합니다. 이 단계에서 데이터를 기반으로 의사결정 트리를 만듭니다. 시작 단계에서는 모든 데이터 포인트가 루트 노드로 간주되며, 각 단계에서 데이터를 분할하여 하위 노드로 이동합니다. 분할은 주어진 기준, 예를 들어 특정 변수의 값을 기준으로 이루어집니다. 2. 가지치기 (Pruning): 성장 단계에서 생성된 의사결정 트리는 복잡하고 과적합의 가능성이 있는 모델일 수 있습니다. 가지치기는 이러한 문제를 해결하기 위.. 2023. 11. 4.
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.
분류모델 평가종류와 방법(케글,데이콘 등 데이터 분석) 분류 모델을 평가하는 기준은 모델의 성능을 측정하고 모델이 얼마나 잘 예측하는지를 판단하는 데 중요합니다. 아래에서는 주요한 분류 모델 평가 기준과 각각의 평가 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다. 1. 정확도 (Accuracy): 정확도는 전체 예측 중 올바르게 분류된 샘플의 비율을 나타내는 지표입니다. 이는 (참 양성 + 참 음성) / 전체 샘플 수로 계산됩니다. 정확도는 클래스 균형이 잘 맞는 경우에 유용하며, 클래스 불균형 데이터에서는 조심해야 합니다. 2. 정밀도 (Precision): 정밀도는 모델이 긍정으로 예측한 샘플 중 실제로 긍정인 샘플의 비율을 나타내는 지표입니다. 이는 참 양성 / (참 양성 + 거짓 양성)으로 계산됩니다. 정밀도는 거짓 긍정을 줄이는 데 중요하며, 거짓 긍정이 비용이.. 2023. 11. 2.
회귀모델 평가종류와 방법(케글,데이콘 등 데이터 분석) 회귀 모델을 평가하는 기준은 모델의 예측 정확도를 측정하고 모델의 품질을 평가하는 중요한 방법입니다. 아래에 회귀 모델을 평가하는 주요 기준과 각각의 평가 방법을 자세히 설명하겠습니다. 1. 잔차 분석 (Residual Analysis): 잔차는 실제 값과 모델의 예측값 간의 차이를 나타내는 오차입니다. 모델이 잘 맞을수록 잔차는 작아져야 합니다. 잔차 분석은 모델의 오차 구조를 확인하는 데 사용됩니다. 이상값, 비선형성, 등분산성과 같은 문제를 확인하고 수정할 수 있습니다. 2. 결정 계수 (R-squared): 결정 계수는 모델이 종속 변수의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표입니다. R-squared 값은 0과 1 사이에 있으며, 1에 가까울수록 모델이 데이터를 더 잘 설명합니다. 그러나.. 2023. 11. 1.

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