HOME / ¹®¼°øÀ¯ / ¸®Æ÷Æ®/³í¹® / Àι®»çȸ
0
0°ÇÀÇ Èı⺸±âÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ºÐ¼®¿¡ ´ëÇØ ±â¼úÇÑ ¸®Æ÷Æ® Âü°íÀÚ·áÀÔ´Ï´Ù.
1Àå ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« °³¿ä
2Àå ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ¿ø¸®
3Àå ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« Àå´ÜÁ¡
4Àå ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ½Ç½À
ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ºÐ¼®
1.ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« °³¿ä
1.1.Á¤ÀÇ
°ú°Å¿¡ ¼öÁýµÈ µ¥ÀÌÅ͵éÀ» ºÐ¼®ÇÏ¿© ÀÌµé »çÀÌ¿¡ Á¸ÀçÇÏ´Â ÆÐÅÏ(¹üÁÖº° Ư¼º)À» ¼Ó¼ºÀÇ Á¶ÇÕÀ¸·Î ³ªÅ¸³»´Â ºÐ·ù ¸ðÇü
1.2.¸ñÀû
»õ·Î¿î µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ºÐ·ù(classification)Çϰųª ÇØ´ç ¹üÁÖÀÇ °ªÀ» ¿¹Ãø(prediction)
µ¥ÀÌÅͷκÎÅÍ ³ª¹«(tree) ±¸Á¶ÀÇ ÀϹÝÈµÈ Áö½ÄÀ» ÃßÃâ
1.3.¸ñÇ¥ º¯¼ö À¯Çü¿¡ µû¸¥ ºÐ·ù
¹üÁÖÇü: ºÐ·ù³ª¹«(classification tree) ¿¬¼ÓÇü: ȸ±Í³ª¹«(regression tree)
1.ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« °³¿ä
1.4.±¸¼º
³ëµå(node), °¡Áö(branch), ±íÀÌ(depth)
2.ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ¿ø¸®
2.1.ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ¸ðÇü ±¸Ãà °úÁ¤
ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« Çü¼º °¡ÁöÄ¡±â Ÿ´ç¼º Æò°¡ Çؼ® ¹× ¿¹Ãø
ºÐ¼®ÀÇ ¸ñÀû°ú ÀڷᱸÁ¶¿¡ µû¶ó¼ ÀûÀýÇÑ ºÐ¸®±âÁØ(split criterion)°úÁ¤Áö±ÔÄ¢(stopping rule)À» ÁöÁ¤ÇÏ¿© ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«¸¦ ¾òÀ½
¿ÀºÐ·ùÀ²À» Å©°Ô ÇÒ À§ÇèÀÌ ³ô°Å³ª ºÎÀûÀýÇÑ ±ÔÄ¢À» °¡Áö°í ÀÖ´Â °¡Áö¸¦ Á¦°Å
ÀÌÀ͵µÇ¥(gain chart)³ª À§Ç赵ǥ(risk chart) ¶Ç´Â °ËÁõ¿ë µ¥ÀÌÅÍ(test data)¿¡ ÀÇÇÑ ±³Â÷ Ÿ´ç¼º µîÀ» ÀÌ¿ëÇÏ¿© ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« Æò°¡
ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹«¸¦ Çؼ®ÇÏ°í ¿¹Ãø¸ðÇü ¼³Á¤
2.ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ¿ø¸®
2.2.ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ºÐ¸®±âÁØ
ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ºÐ¼®°úÁ¤
¹Ýº¹Àû ºÐÇÒ: ÈÆ·Ã¿ë µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© µ¶¸³º¯¼öÀÇ Â÷¿ø°ø°£À» ¹Ýº¹ÀûÀ¸·Î ºÐÇÒ
°¡ÁöÄ¡±â: Æò°¡¿ë µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© °¡ÁöÄ¡±â¸¦ ¼öÇà
ºÐÇÒ±âÁØ
ºÎ¸ð¸¶µðº¸´Ù Àڽĸ¶µðÀÇ ¼ø¼öµµ°¡ Áõ°¡Çϵµ·Ï ºÐ·ù³ª¹«¸¦ Çü¼ºÇØ ³ª°¨
2.ÀÇ»ç°áÁ¤³ª¹« ¿ø¸®
2.2.1.¹Ýº¹Àû ºÐÇÒ °úÁ¤
¸ñÀû (ÀÌÇÏ »ý·«)
¹ÞÀº º°Á¡
0/5
0°³ÀÇ º°Á¡
¹®¼°øÀ¯ ÀڷḦ µî·ÏÇØ ÁÖ¼¼¿ä.
¹®¼°øÀ¯ Æ÷ÀÎÆ®¿Í Çö±ÝÀ» µå¸³´Ï´Ù.
Æ÷ÀÎÆ® : ÀÚ·á 1°Ç´ç ÃÖ´ë 5,000P Áö±Þ
Çö±Ý : ÀÚ·á 1°Ç´ç ÃÖ´ë 2,000¿ø Áö±Þ