Gradient Boosting Trees1 의사결정나무의 분석 과정과 분석의 종류 의사결정나무(Decision Tree)는 복잡한 결정 과정을 그림과 같은 나무 구조로 시각화한 머신 러닝 모델 중 하나입니다. 이 모델은 데이터 과학, 통계 및 머신 러닝에서 매우 유용하게 활용됩니다. 이제 의사결정나무의 분석 과정과 주요 분석 종류에 대해 자세히 설명하겠습니다. 의사결정나무 분석 과정: 1. 데이터 수집: 의사결정나무 분석의 첫 단계는 데이터 수집입니다. 분석하고자 하는 문제에 따라 관련 데이터를 수집하고 정리합니다. 2. 데이터 전처리: 수집한 데이터는 종종 불완전하거나 오류가 있을 수 있습니다. 이를 처리하기 위해 누락된 데이터나 이상치를 다루고, 필요에 따라 데이터를 정규화하거나 인코딩합니다. 3. 분할 기준 선택: 의사결정나무는 데이터를 분할 기준에 따라 분류합니다. 어떤 속성을.. 2023. 10. 26. 이전 1 다음
