의사 결정 나무의 원리
의사 결정 나무 모델은 가지 노드를 통해 다양한 의사 결정 경로를 나타내며, 잎 노드는 다양한 가능한 결과나 출력을 나타냅니다. 각 내부 노드(비잎 노드)는 테스트 조건이나 의사 결정 지점을 나타내며, 이 조건의 다양한 값에 따라 의사 결정 경로가 다른 자식 노드로 이어집니다.
온라인 차트 생성
의사 결정 트리 모델은 트리 구조에 기반한 지도 학습 알고리즘입니다. 이는 의사 결정 분석, 프로젝트 위험 평가, 다양한 상황의 알려진 확률에 기반하여 순현재가치가 0 이상일 확률 계산에 사용되는 그래픽 도구입니다. ProcessOn은 의사 결정 트리 모델의 온라인 생성을 지원하며, 많은 수의 의사 결정 트리 모델 템플릿과 예제를 제공하여 전문적이고 시각적으로 매력적인 의사 결정 트리 모델을 쉽게 생성할 수 있도록 합니다.
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의사 결정 나무 모델은 가지 노드를 통해 다양한 의사 결정 경로를 나타내며, 잎 노드는 다양한 가능한 결과나 출력을 나타냅니다. 각 내부 노드(비잎 노드)는 테스트 조건이나 의사 결정 지점을 나타내며, 이 조건의 다양한 값에 따라 의사 결정 경로가 다른 자식 노드로 이어집니다.
의사 결정 노드(트리 루트): 의사 결정 나무의 시작점으로, 결정을 내려야 함을 나타냅니다.
옵션 가지: 의사 결정 노드에서 여러 가지가 그려지며, 각 가지는 가능한 옵션이나 의사 결정 경로를 나타내며, 이를 옵션 가지라고 합니다.
확률 노드: 불확실한 사건이나 알려지지 않은 결과를 나타냅니다.
확률 가지: 상태 노드에서 그려진 가지를 확률 가지라고 합니다. 확률 가지의 수는 가능한 자연 상태의 수를 나타내며, 각 가지는 상태의 내용과 그 확률을 명시해야 합니다.
종단 노드(잎): 종단 노드라고도 하며, 이는 의사 결정 과정의 끝점으로, 다양한 조건 하에서 최종 상태나 의사 결정 결과를 반영합니다.
1. 의사 결정 목표를 명확히 정의하여 루트 노드가 핵심 문제를 정확히 반영하도록 합니다.
2. 가지 설계는 상호 배타성과 완전성의 원칙을 따라야 하며, 각 노드는 특정 조건에 대응하고, 가지는 모든 가능한 시나리오를 포괄하여 누락이나 중복을 피해야 합니다.
3. 논리적 일관성을 확인하여 루트에서 잎까지의 모든 경로가 실제 비즈니스 규칙을 준수하는지 확인합니다.
비즈니스 분석: 고객 세분화 및 타겟 마케팅, 고객 연령 및 소비 습관과 같은 특성에 따라 그룹을 나누어 타겟 전략을 수립하며, 제품 가격 책정에도 도움을 줄 수 있으며, 비용 및 시장 수요와 같은 요소를 분석하여 최적의 가격을 결정합니다.
의료 진단: 환자의 증상 및 검사 결과를 바탕으로 단계별로 의사가 질병을 진단하는 데 도움을 주어 진단 정확도와 효율성을 향상시킵니다.
신용 평가: 소득, 부채, 신용 기록 등을 바탕으로 대출 위험 수준을 평가하여 대출 여부를 결정합니다.
특징(예: 나이, 소득)과 목표 변수(예: 구매 여부)를 정리하고, 데이터 품질을 보장하기 위해 누락값이나 이상값을 처리해야 합니다.
결정 트리는 숫자 데이터(예: 나이, 소득)와 범주형 데이터(예: 성별, 직업)를 처리하기에 적합합니다.
빈도가 낮거나 유사한 가지를 병합하고, 주요 결정 지점에 집중하거나 복잡한 서브트리를 독립적인 모듈로 분할합니다.
결정 트리는 분기 규칙을 통해 계층적 결정을 내리며, 비선형 관계에 적합합니다. 로지스틱 회귀는 확률을 직접 출력하며, 선형적으로 분리 가능한 문제에 적합합니다. 데이터가 복잡할 때는 먼저 결정 트리를 시도해 보세요.
색상 및 모양과 같은 시각적 요소를 사용하여 노드 유형(예: 결정, 기회, 결과)을 구분하여 가독성을 높입니다.
