[R 분석] Decision Tree(의사결정 나무) 알고리즘 - rpart
Decision Tree in R (분류분석) Decision Tree(의사결정 나무) 알고리즘이란?(이동)지도학습을 위한 데이터 샘플링(이동)조건부 추론 나무 알고리즘(이동) > install.packages('rpart') > library(rpart) # Decision Tree 분석 및 시각화를 위한 패키지 ### 1. data sampling : train data set, test data set 분리> library(doBy) > train f1 rn test m m # 각 컬럼마다의 불순도 연산이 수행되므로 데이터가 커질수록 시간이 길어질 수 있음 n= 110 node), split, n, loss, yval, (yprob) * denotes terminal node 1) root 110 ..
[데이터 분석] Decision Tree(의사결정 나무) 알고리즘
Decision Tree 알고리즘 참고글 : [R] Decision Tree(의사결정 나무) 알고리즘 - rpart [R 분석] Decision Tree 매개변수 튜닝 1. Decision Tree (출처 : 위키백과) Decision tree(의사결정나무)는 분류 모델 중 tree기반 모델의 기본이 되는 모델입니다. - 모델 학습 시 각 설명변수마다 feature importance(중요도)를 계산 => 불순도 측정 => 단순한 트리를 생성하기 위해 불순도가 가장 낮은(feature importance가 가장 높은) 설명변수를 상위 노드에 고정 (만약 비슷한 불순도를 갖는 설명변수가 있다면 더 많은 level(자식 노드)을 갖는 변수가 우선순위를 갖는 특징) -> Why? 자식 노드가 많을 수록 불순도..