의사결정나무

의사결정나무

! [[ 스크린샷 2026-05-23 183203.png ]] ! [[ 스크린샷 2026-05-23 182932.png ]]

• 끝마디 개수과 이진분할에서 부분 집합의 개수는 같다.
• A 방식은 3차원까지만 가능, B의 방식은 3차원 이상도 표현 가능

예측나무모델

! [[ 스크린샷 2026-05-23 184710.png ]]

예측나무 모델링 프로세스

• 데이터를 m개로 분할 했을 때, 비용 함수가 최소일 때 최상의 분할
• 각 분할에 속해있는 y값들의 평균으로 예측했을 때 오류가 최소 ! [[ 스크린샷 2026-05-23 185240.png ]] 그렇다면 분할변수(j)와 분할점(s)은 어떻게 결정할까? ! [[ 스크린샷 2026-05-23 185856.png ]]

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