(이진)결정트리 개념 매 노드마다 참 / 거짓을 분류하는 2진 트리를 만든다. 부모 노드는 어떤 특성에 대한 조건을 만들고 이에 대한 참 / 거짓 자식 노드를 가진다. 만약 자식 노드에서 참 / 거짓을 분류할 적절한 조건을 찾지 못했다면 리프노트가 되며 class 를 예측한다. 이 과정을 모든 자식 노드가 리프노드가 될때 까지 또는 지정한 depth 에 도달할 때 까지 반복한다. 노드의 구성 sample : 노드에 해당하는 훈련 샘플 개수. value : 노드에 속한 샘플의 클래스별 개수. gini : 불순도. 특징 직관적이고, 시각적이며, 결정의 사유가 명확하다(= 화이트박스 모델). 데이터 전처리가 거의 필요하지 않다. 학습이 완료되기 전 까지 클래스의 개수를 예측할 수 없다. 불안정하다 샘플 데이터..
