의사결정나무

의사결정나무는 입력 데이터에 기반하여 결정을 내리거나 예측을 수행하는 데 사용되는 감독 학습 알고리즘입니다. 트리와 유사한 구조로 시각화되며, 각 내부 노드는 속성에 대한 테스트를, 각 가지는 테스트의 결과를, 각 리프 노드는 클래스 레이블 또는 연속적인 값을 나타냅니다.

의사결정나무의 주요 구성 요소

1. 루트 노드: 전체 데이터셋과 최초의 결정을 나타냅니다.
2. 내부 노드: 속성에 대한 결정 또는 테스트를 나타냅니다. 각 내부 노드는 하나 이상의 가지를 가집니다.
3. 가지: 결정 또는 테스트의 결과를 나타내며, 다른 노드로 이어집니다.
4. 리프 노드(말단 노드): 더 이상 분할이 일어나지 않는 최종 결정 또는 예측을 나타냅니다.

의사결정나무의 구조

의사결정나무는 루트 노드에서 시작하여 속성의 값에 따라 가지로 분기합니다. 이 가지들은 내부 노드로 이어지고, 내부 노드는 다시 분기하여 리프 노드에 도달할 때까지 계속 분할이 이루어집니다. 루트에서 리프 노드까지의 경로는 하나의 의사결정 규칙을 의미합니다.

의사결정나무의 작동 원리

의사결정나무를 구축하는 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

1. 최적의 속성 선택: Gini 불순도, 엔트로피, 정보 이득과 같은 지표를 이용하여 데이터를 분할할 최적의 속성을 선택합니다.
2. 데이터셋 분할: 선택된 속성에 따라 데이터셋을 여러 하위 집합으로 분할합니다.
3. 과정 반복: 이 과정을 각 하위 집합에 대해 재귀적으로 반복하여, 새로운 내부 노드나 리프 노드를 생성합니다. 모든 인스턴스가 동일한 클래스에 속하거나, 정해진 깊이에 도달하면 분할을 멈춥니다.

분할을 위한 지표

• Gini 불순도: 무작위로 선택한 요소가 잘못 분류될 확률을 측정합니다.
• 엔트로피: 데이터셋의 무질서 또는 불순도의 정도를 측정합니다.
• 정보 이득: 특정 속성에 따라 데이터를 분할할 때 엔트로피 또는 불순도가 얼마나 감소하는지 측정합니다.

의사결정나무의 장점

• 이해하기 쉬움: 트리 구조가 직관적이고 해석이 용이합니다.
• 다용도 사용 가능: 분류와 회귀 모두에 사용할 수 있습니다.
• 비모수적: 데이터의 기본 분포에 대한 가정이 필요 없습니다.
• 수치형 및 범주형 데이터 처리: 다양한 데이터 타입을 처리할 수 있습니다.

의사결정나무의 단점

• 과적합: 트리가 너무 복잡해져 학습 데이터에 과적합될 수 있습니다.
• 불안정성: 데이터가 조금만 바뀌어도 완전히 다른 트리가 생성될 수 있습니다.
• 편향: 수준이 많은 속성에 대해 편향될 수 있습니다.

AI에서의 의사결정나무 활용 예시

의사결정나무는 다양한 분야에서 폭넓게 적용됩니다. 예를 들어,

• 의료: 환자 데이터를 기반으로 질병 진단
• 금융: 신용 평가 및 리스크 분석
• 마케팅: 고객 세분화 및 타겟팅
• 제조업: 품질 관리 및 결함 탐지