의사 결정 트리는 의사 결정과 그에 따른 가능한 결과를 모델링하는 널리 사용되는 머신 러닝 알고리즘입니다. 데이터를 가지로 분할하여 나무와 같은 구조를 형성함으로써 직관적으로 해석하고 시각화할 수 있습니다. 트리의 각 노드는 의사 결정 지점을 나타내며, 가지는 가능한 결과로 확장됩니다. 의사 결정 트리는 분류 및 회귀 작업에 특히 유용하며, 클래스 레이블이나 연속형 값을 예측하는 데 도움이 됩니다.
이 프로세스는 모든 데이터를 나타내는 루트 노드에서 시작됩니다. 그런 다음 클래스를 가장 잘 분리하는 기능을 사용해 데이터를 분할하여 데이터 세트의 이질성을 줄입니다. 트리가 최대 깊이 또는 리프당 최소 샘플 수와 같은 중지 기준에 도달할 때까지 분할이 계속됩니다.
각 노드에서 최적의 분할을 결정하기 위해 다음과 같은 다양한 기준을 사용할 수 있습니다:
의료 분야에서 의사 결정 트리는 진단 프로세스를 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 증상과 검사 결과를 바탕으로 환자 상태를 분류하여 진단 정확도와 의사 결정을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 의료 분야의 AI에 대한 자세한 내용은 의료 분야의 AI에서 살펴볼 수 있습니다.
의사 결정 트리는 농업에서 온도, 습도, pH 수준과 같은 요소를 분석하여 토양 상태를 예측하고 작물 수확량을 최적화하는 데 사용됩니다. 자세히 알아보려면 농업에서의 AI를 살펴보세요.
랜덤 포레스트는 여러 의사 결정 트리를 결합하여 개별 트리의 예측을 평균화함으로써 정확도를 개선하고 과적합을 줄입니다. 성능이 더 좋은 경향이 있지만 해석 가능성이 희생됩니다.
의사 결정 트리는 간단하고 해석이 가능한 반면, 서포트 벡터 머신은 하이퍼플레인에 의존하여 데이터를 분류하기 때문에 더 복잡합니다. SVM은 경우에 따라 더 나은 정확도를 제공할 수 있지만 의사 결정 트리가 제공하는 직관적인 의사 결정 플랫폼이 부족합니다.
의사 결정 트리는 scikit-learn ( Python)과 같이 널리 사용되는 많은 라이브러리를 사용하여 구현할 수 있습니다. 이 라이브러리는 의사 결정 트리를 만들고 혼동 행렬과 같은 메트릭을 사용하여 성능을 평가하는 기능을 제공합니다.
의사 결정 트리는 사용의 용이성, 해석 가능성, 복잡한 상호 작용을 모델링할 수 있는 능력으로 인해 머신 러닝의 기본 요소로 남아 있습니다. 의사 결정 트리는 비즈니스 예측에서 의료 진단에 이르기까지 다양한 산업에서 의사 결정을 지원하는 유용한 도구로 계속 활용되고 있습니다. AI 개발에 관심이 있다면 Ultralytics 허브와 같은 도구와 함께 의사결정 트리를 살펴보는 것이 영향력 있는 AI 솔루션을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
