의사 결정 트리

의사 결정 트리의 작동 방식

의사 결정 트리는 여러 입력 특징을 기반으로 목표 변수의 값을 예측하는 모델을 생성하여 데이터를 학습합니다. 이는 지도 학습의 한 형태이므로 레이블이 지정된 학습 데이터가 필요합니다. 트리는 목표 변수를 가장 잘 구분하는 특징을 기반으로 데이터를 재귀적으로 분할하여 구축됩니다. CART(분류 및 회귀 트리) 및 ID3와 같은 일반적인 알고리즘은 각 노드에서 최적의 분할을 결정하기 위해 지니 불순도 또는 정보 이득과 같은 기준을 사용합니다. 이 프로세스는 최대 깊이에 도달하거나 한 클래스의 샘플만 있는 노드가 있는 등 중지 기준이 충족될 때까지 계속됩니다.

유형 및 변형

두 가지 주요 유형은 분류 트리(불연속형 클래스 레이블 예측)와 회귀 트리(연속형 숫자 값 예측)입니다. 단일 의사 결정 트리는 유용하지만 때때로 오류나 불안정성이 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 랜덤 포레스트와 같은 앙상블 방법은 여러 의사 결정 트리를 결합하여 예측 성능과 과적합에 대한 견고성을 향상시킵니다.

장점과 단점

의사 결정 트리는 여러 가지 이점을 제공합니다:

• 해석 가능성: 플로차트 구조는 시각화하고 설명하기 쉽습니다.
• 최소한의 데이터 준비: 다른 기술에 비해 데이터 전처리가 덜 필요하며, 숫자 데이터와 범주형 데이터를 모두 자연스럽게 처리할 수 있습니다.
• 기능 중요도: 암시적으로 기능 선택을 수행하여 의사 결정 프로세스에서 가장 영향력 있는 기능을 나타냅니다.

하지만 단점도 있습니다:

• 과적합: 트리가 지나치게 복잡해지고 학습 데이터에 너무 밀착되어 새로운 데이터에 잘 일반화되지 않을 수 있습니다. 트리를 단순화하고 이를 방지하기 위해 가지 치기와 같은 기법이 사용됩니다.
• 불안정성: 데이터의 작은 변화로 인해 트리 구조가 크게 달라질 수 있습니다.
• 편향: 데이터 집합에서 일부 클래스가 우세한 경우 트리가 편향될 수 있습니다.

실제 애플리케이션

의사 결정 트리는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:

• 의료 진단: 환자의 증상과 병력을 바탕으로 질병을 예측하여 의사를 돕고 명확한 의사 결정 경로를 제공합니다. 예를 들어, 임상 데이터를 기반으로 특정 질환의 위험 요인을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다(의료 분야 적용 예시). 이는 의료 분야에서 AI의 광범위한 응용 분야와 일치합니다.
• 재무 분석: 신용 평가: 신청자 정보를 기반으로 대출 신청 위험을 평가하거나 주식 시장 움직임을 예측하는 데 사용됩니다.
• 고객 이탈 예측: 기업은 의사 결정 트리를 사용하여 사용 패턴, 인구 통계 및 상호 작용 기록을 기반으로 이탈할 가능성이 높은 고객을 식별하여 선제적인 고객 유지 전략을 수립할 수있습니다(Kaggle과 같은 플랫폼의 예시 참조).

다른 알고리즘과의 비교

• 랜덤 포레스트: 의사 결정 트리로 구축된 랜덤 포레스트는 여러 트리의 예측을 평균화하여 일반적으로 단일 트리보다 더 높은 정확도와 더 나은 일반화를 제공합니다.
• 서포트 벡터 머신(SVM): SVM은 클래스를 분리하는 최적의 초평면을 찾는 것을 목표로 하며, 종종 고차원 공간에서 잘 수행되지만 의사 결정 트리의 직접적인 해석 가능성이 부족합니다.
• 신경망(NN): 신경망, 특히 다음과 같은 모델에 사용되는 심층 신경망은Ultralytics YOLO 와 같은 모델에 사용되는 심층 신경망은 매우 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있지만 일반적으로 의사 결정 트리보다 해석하기('블랙박스')가 어렵습니다.

의사 결정 트리는 단순성, 해석 가능성, 더 복잡한 모델을 위한 빌딩 블록으로서의 유용성으로 인해 ML의 기본 알고리즘으로 남아 있습니다. 의사 결정 트리는 Scikit-learn과 같이 널리 사용되는 라이브러리에서 널리 구현되어 있습니다.