[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 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 표현합..