ID3 알고리즘을 활용한 의사결정나무 구현과 정보 이론
의사결정나무 기본 개념
의사결정나무는 지도학습 분류 알고리즘 중 하나로, 데이터를 계층적으로 분할하며 결정 규칙을 도출합니다. 이 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가집니다.
장점: 계산 비용이 적당하며, 결과가 직관적으로 해석 가능합니다. 또한 중간값 결측에 강건하고, 불필요한 특성이 포함된 데이터도 처리할 수 있습니다.
단점: 과적합(overfitting) 문제가 ...
9월 25일 10:59에 게시됨