문과생CS정복기

결정 트리 모델에서 가지치기(pruning)는 모델이 훈련 데이터에 과적합되는 것을 방지하기 위해 트리의 크기를 줄이는 과정입니다. 가지치기는 전정 가지치기(pre-pruning)와 후정 가지치기(post-pruning)로 나눌 수 있습니다.전정 가지치기 (Pre-pruning): 트리를 성장시키는 동안 불필요한 분할을 방지하는 방법입니다. 이는 트리의 깊이, 최소 샘플 수 등을 제한하여 구현할 수 있습니다.후정 가지치기 (Post-pruning): 트리를 다 성장시킨 후에 가지를 치는 방법입니다. 이는 노드에서 분할을 제거하고, 트리의 일부를 잘라내어 구현할 수 있습니다.여기서는 사이킷런(Scikit-learn) 라이브러리를 사용하여 전정 가지치기와 후정 가지치기를 구현하는 방법을 보여드리겠습니다.전정..

결정 트리(Decision Tree)는 데이터 분류와 회귀 문제를 해결하기 위해 사용되는 비선형 모델입니다. 트리 구조를 사용하여 데이터를 분할하고, 각 노드에서 결정을 내려 최종 예측값을 도출합니다. 결정 트리는 이해하기 쉽고 해석이 용이하여 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.기본 개념노드 (Node): 트리의 각 점을 의미합니다.루트 노드 (Root Node): 트리의 최상단에 있는 노드로, 데이터 분할이 시작되는 지점입니다.내부 노드 (Internal Node): 분기를 수행하는 노드로, 특정 조건에 따라 데이터를 자식 노드로 분할합니다.단말 노드 (Leaf Node): 최종 분류 결과를 나타내는 노드로, 더 이상 분할이 이루어지지 않는 노드입니다.분할 (Split): 각 노드에서 데이터를 특정 조건..