Decision Tree : 머신러닝의 분류,예측 알고리즘중 하나. 1. 결과의 원인 분석이 쉽다. 2. 간단하다. 3. 빠르다. 1. Root node : 나무의 가장 꼭대기 2. Splitting(branch) : node의 출력 3. Decision node(internal node) : 하나의 특성(attribute,class) 4. Leaf node(terminal node) : 마지막 node 1.ID3(하나의 Decision node에 대해 3개 이상의 branch(가지) 생성 가능 => ID3 알고리즘을 보완하여 C4.5가 개발되었고, C4.5를 보완하여 C5.0이 개발됨 : Information gain을 이용하여 판단 2. CART (하나의 Decision node에 대해 2..
