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Stay Hungry Stay Foolish/ML & DL

Decision Tree 결정트리

by HANNI하니 2021. 2. 3.

나무구조로 도표화하여 분류/예측을 수행하는 머신러인 알고리즘 (지도학습)

 

개념/코드가 잘 정리되어있는 글이 있어 첨부합니다.

analysis-flood.tistory.com/100

 

43. Python - 결정 트리(Decision Tree)

자. 오늘은 새로운 챕터, 결정 트리입니다. SVM처럼 결정 트리(Decision tree)는 분류와 회귀 작업 그리고 다중출력 작업도 가능한 다재다능한 머신러닝 알고리즘입니다. 또한, 매우 복잡한 데이터셋

analysis-flood.tistory.com

scikit-learn.org/stable/modules/tree.html

 

1.10. Decision Trees — scikit-learn 0.24.1 documentation

1.10. Decision Trees Decision Trees (DTs) are a non-parametric supervised learning method used for classification and regression. The goal is to create a model that predicts the value of a target variable by learning simple decision rules inferred from the

scikit-learn.org

대표사진

 

DecisionTree Classifiier VS DecisionTree Regression

  • Decision Tree Classifier: 분류 문제를 해결하는데 사용. 타켓변수가 범주형일 때 사용. 의사결정나무의 terminal node에는 타겟변수인 범주형 값들이 출력된다. 예) 대출 승인을 받을지 여부 예측

  • Decision Tree Regressor: 회귀 문제를 해결하는데 사용. 타켓변수가 연속형일 때 사용. 의사결정나무의 terminal node에는 타겟변수인 연속형 값들이 출력된다. 예)마취과다로 인해 얼마나 많은 사람이 죽을지를 예측

becominghuman.ai/machine-learning-series-day-6-decision-tree-regressor-82a2e2f873a

 

Machine Learning Series Day 6 (Decision Tree Regressor)

I promise it’s not just another “ML Article.”

becominghuman.ai

m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=tjdudwo93&logNo=221041160026&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F

 

의사결정나무(Decision Tree)를 이용한 신용평가

1. 의사결정나무 분석의 목적 지도학습(Supervised learning) 방법의 하나로써, 타겟(종속)변수가 존재하...

blog.naver.com

 

DecisionTreeRegressor 변수 설명

class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor(*, criterion='mse', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, ccp_alpha=0.0)

scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeRegressor.html

 

sklearn.tree.DecisionTreeRegressor — scikit-learn 0.24.1 documentation

 

scikit-learn.org

 

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