파이썬으로 머신러닝하기: 의사결정트리(Decision Tree) 기초

파이썬으로 머신러닝하기: 의사결정트리(Decision Tree) 기초

1. 의사결정트리란?

의사결정트리(Decision Tree)는 머신러닝 분야에서 가장 기본적인 예측 모델 중 하나로, 데이터를 분류하거나 예측하기 위해 사용된다. 이름 그대로 트리 구조로 되어 있으며, 각각의 분기마다 한 가지 특성을 선택하여 데이터를 분할한다. 이렇게 분할된 데이터에 대해 다시 동일한 과정을 반복한다. 트리의 맨 위에 있는 노드를 루트 노드(root node)라고 하고, 마지막 노드를 잎 노드(leaf node)라고 한다. 잎 노드에서는 예측 결과를 도출한다.

2. 의사결정트리의 구성 요소

의사결정트리는 크게 두 가지 요소로 구성된다. 첫 번째는 트리의 구조를 결정하는 분기 기준이 되는 특성(feature)이다. 이 특성은 데이터를 분할할 때 최적의 기준이 되어야 한다. 분기 기준은 데이터의 속성을 통해 결정하며, 예를 들어 주어진 데이터셋이 동물들의 특성을 나타낸다고 할 때, 털의 유무, 날개의 유무, 배의 크기 등의 특성으로 분기 기준을 정할 수 있다.

두 번째 요소는 분기 기준에 따른 예측 결과를 결정하는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 각 분기마다 어떤 클래스로 분류할지 또는 어떤 값을 예측할지를 결정하는 역할을 한다. 이 알고리즘은 학습 데이터로부터 학습을 통해 예측 결과를 정확하게 도출해야 한다.

3. 의사결정트리의 학습과정

의사결정트리의 학습 과정은 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 데이터의 분할 기준을 찾는 것이다. 이 단계에서는 다양한 분기 기준 후보들 중에서 가장 최적의 분기 기준을 찾는다. 최적의 분기 기준은 정보 이득(information gain)이라는 개념을 이용하여 선택한다. 정보 이득은 해당 분기 기준에 따라 데이터가 더욱 잘 분류되는 정도를 측정하는 지표이다. 정보 이득이 가장 큰 분기 기준이 최적의 분기 기준으로 선택된다.

두 번째 단계는 선택된 분기 기준에 따라 데이터를 분할하고, 분할된 데이터를 다시 학습하는 것이다. 이 과정을 루트 노드에서부터 재귀적으로 반복하면서 의사결정트리를 구성한다.

4. 의사결정트리의 장단점

의사결정트리는 간단하고 직관적인 모델로, 해석이 용이하다는 큰 장점을 갖고 있다. 또한, 특성의 스케일이나 분포에 대한 전처리가 필요하지 않다는 장점도 있다. 또한, 수치형과 범주형 특성을 모두 처리할 수 있는 다목적 모델로 사용될 수 있다. 의사결정트리를 통해 찾은 규칙들은 결정 경계(decision boundary)로 표현되어 시각화하기 용이하다는 장점도 있다.

하지만 의사결정트리는 과적합(overfitting) 경향이 있어서 일반화 성능이 좋지 않을 수 있다는 단점도 있다. 과적합 문제를 해결하기 위해 가지치기(pruning) 및 앙상블 모델인 랜덤 포레스트(random forest)와 같은 기법을 적용할 수 있다.

5. 의사결정트리의 활용 예시

의사결정트리는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 예를 들어 의료 분야에서는 소변검사를 통해 암 여부를 판단하는 등 의사 결정을 지원하는데 사용된다. 또한, 금융 분야에서는 신용 평가 모델을 만들거나 사기 탐지를 위한 모델 등으로 응용된다. 또한, 마케팅에서는 소비자의 특성에 따라 다른 광고 전략을 적용하는 등의 의사 결정을 돕는데 사용된다.

6. 결론

이렇게 의사결정트리는 머신러닝 분야에서 광범위하게 활용되는 모델 중 하나로, 데이터를 분류하거나 예측하기 위해 사용된다. 간단하고 직관적인 모델로서 해석이 용이하다는 장점을 갖고 있지만, 과적합 문제에 취약하다는 한계점도 있다. 의사결정트리의 장단점을 잘 이해하고 적절한 활용을 통해 더 좋은 예측 모델을 만들어 나갈 수 있을 것이다.