[AI]의사결정트리 (Decision Tree)

의사결정트리(Decision Tree)는 데이터를 분석하고 패턴을 파악하여 의사결정을 지원하는 지도학습 알고리즘 중 하나입니다. 나무 구조를 가진 그래픽 모델로, 데이터의 속성을 테스트하여 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 이러한 트리 구조에서 각 내부 노드는 특정 속성의 테스트를 나타내며, 각 가지(branch)는 테스트 결과에 따른 가능한 출력 상황을 나타냅니다.

의사결정트리는 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다:

가독성과 해석 가능성: 트리 구조는 직관적이며 해석이 용이하여 비전문가도 모델의 작동 방식을 이해할 수 있습니다.
피처 중요도: 트리의 학습 과정에서 각 속성의 중요도를 계산할 수 있어, 어떤 피처가 예측에 가장 영향을 주는지 파악할 수 있습니다.
비선형 데이터 처리: 의사결정트리는 선형적인 가정 없이도 비선형 관계를 모델링할 수 있어 다양한 데이터 유형에 적용 가능합니다.

의사결정트리의 학습 과정은 다음과 같습니다:

노드 분할(Node Splitting): 가장 중요한 속성을 찾아 데이터를 가장 잘 나눌 수 있는 기준을 선택합니다.
가지 생성(Branch Generation): 선택된 기준에 따라 노드를 분할하여 새로운 가지를 생성합니다.
재귀적 학습(Recursive Learning): 각 하위 노드에 대해 위 과정을 반복적으로 수행하여 트리를 계속 세분화해 나갑니다.

의사결정트리는 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에서 모두 사용될 수 있습니다. 분류 문제에서는 클래스 레이블을 예측하고, 회귀 문제에서는 연속적인 값을 예측합니다.

의사결정트리는 과적합(Overfitting) 문제를 일으킬 수 있어, 가지치기(Pruning) 기법이 사용되어 트리의 깊이를 제한하여 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다. 또한, 앙상블 기법으로 여러 의사결정트리를 결합한 랜덤 포레스트(Random Forest) 등도 활용되어 모델의 안정성을 높일 수 있습니다.

의사결정트리는 의료 진단, 신용 스코어링, 고객 세분화, 스팸 필터링 등 다양한 분야에서 활용되며, 간단한 모델 설계와 해석 가능성이 요구되는 경우에 특히 유용하게 적용됩니다.