[빅데이터분석] 의사결정나무 (Decision Tree) 분석 : 직관적이고 해석력 높은 분류 분석

 

1. 개요

 

안녕하세요! 데이터 분석의 많은 부분은 가장 적절한 모델을 찾아내는 것입니다. 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)는 직관적이며, 해석력이 높은 모델로 널리 사용되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 의사결정트리의 개념부터 알고리즘, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

2. 의사 결정 나무 (Dicision Tree) 개념

 

의사 결정 트리 개념

 

의사결정나무는 이름에서 알 수 있듯이, '나무' 구조를 가진 모델입니다. 이 모델의 가장 큰 장점은 데이터를 분석하면서 생성된 규칙을 사람이 이해하기 쉬운 '나무' 형태로 표현한다는 것입니다.

나무는 노드(node)와 엣지(edge)로 이루어져 있습니다. 각 노드는 특정 질문을, 엣지는 질문의 답을 표현합니다. 트리의 맨 위에 있는 노드를 '루트 노드(root node)', 맨 아래에 있는 노드를 '리프 노드(leaf node)'라고 부릅니다.

의사결정나무에서 노드는 데이터의 특정 속성에 대한 질문이며, 이에 따라 데이터를 분류합니다. 루트 노드에서 시작하여, 각 질문에 '예' 혹은 '아니오'로 답하면서 트리를 내려가다 보면, 마지막에 도달한 리프 노드가 바로 결정 결과가 됩니다.

 

 

3. 의사 결정 나무 알고리즘

 

의사결정나무를 생성하는 알고리즘은 크게 'ID3', 'C4.5', 'CART' 등이 있습니다. 이들 알고리즘은 모두 트리를 만들기 위해 '어떤 속성을 기준으로 데이터를 분할할 것인가'를 결정하는 방법에 차이가 있습니다.

대표적인 알고리즘인 ID3는 정보 이득(Information Gain)이라는 개념을 사용합니다. 이는 원래의 엔트로피(데이터의 불순도를 측정하는 지표)와 속성을 기준으로 분할한 후의 엔트로피 차이를 이용해 정보 이득을 계산하고, 이 값이 가장 큰 속성을 선택하는 방법입니다.

 

4. 의사 결정 나무 분석 절차

 

의사결정나무를 이용한 데이터 분석은 보통 다음의 절차를 따라서 진행합니다.

[Step 1] 문제 정의 : 어떤 목표를 달성하려는지 명확하게 정의합니다.
[Step 2] 데이터 수집 : 분석에 필요한 데이터를 수집합니다.
[Step 3] 데이터 전처리 : 결측치나 이상치를 처리하고, 필요한 경우 변수를 변환합니다.
[Step 4] 모델 학습 : 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리한 후, 훈련 세트를 사용하여 의사결정트리 모델을 학습시킵니다.
[Step 5] 모델 평가 : 테스트 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.
[Step 6] 모델 개선 : 필요하다면 모델을 개선하거나 다른 알고리즘을 시도합니다.

 

5. 의사 결정 나무 분석 적용 사례

 

의사결정트리는 분류뿐만 아니라 회귀 문제에서도 널리 활용되며, 그 예로는 고객 세분화, 질병 진단, 부동산 가격 예측 등이 있습니다.

 

 

6. 의사 결정 나무 분석 예시 코드

 

다음은 Scikit-learn 라이브러리를 활용해 의사결정나무 모델을 구현한 예시입니다.

 

의사결정트리 파이썬 예시코드

 

7. 마치며

 

의사결정나무는 간단하면서도 효과적인 분류 기법입니다. 의사결정나무 분석 개념을 이해하고 활용한다면, 분류 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 의사결정나무는 그 해석력 덕분에 모델이 만들어 낸 결과를 이해하고, 이를 비즈니스 전략 등에 적용하는 데 유용합니다.

 

의사결정나무 분석 외에도 데이터 분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘에 대해 정리한 아래 포스팅도 참고 부탁드립니다.

[데이터분석] 데이터분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘

 

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