머신러닝(Machine Learning) 결정 트리와 랜덤 포레스트 결정 트리와 랜덤 포레스트는 머신 러닝에서 널리 사용되는 알고리즘입니다. 이 두 가지 방법은 데이터 분석, 예측, 분류 등 다양한 응용 분야에서 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 결정 트리와 랜덤 포레스트의 개념, 수학적 배경, 구현 예제, 활용 사례, 그리고 장단점에 대해 살펴보겠습니다. 1. 결정 트리와 랜덤 포레스트란? 결정 트리 (Decision Tree) 결정 트리는 데이터를 특정 기준에 따라 여러 노드로 분할하여 트리 구조를 형성하는 머신 러닝 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터의 특징을 기반으로 의사 결정을 내리며, 각 노드는 하나의 특징에 대한 질문을 나타냅니다. 예를 들어, 스팸 이메일을 필터링할 때, 특정 단어가 포함되어 있는지 여부를 기준으로 이메일을 분류할 수 있습니.. 2024. 8. 3.