[머신러닝] 분류 개요 : 결정 트리 (Decision Tree)

분류(Classification) 학습 데이터로 주어진 데이터의 피처와 레이블값을 머신러닝 알고리즘으로 학습하여 모델을 생성 생성된 모델에 새로운 데이터가 주어졌을 때 어떤 레이블에 속하는지 값을 예측한는 것 대표적인 분류 알고리즘 베이즈 통계 기반 나이브 베이즈(Naive Bayes) : 스팸 필터 선형 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) : 이름은 회귀지만 대표적인 분류 알고리즘 / 강력한 이진 분류 선형 모델 데이터 균일도에 따른 규칙 기반의 결정 트리(Decision Tree) : 설명이 중요할 때 유용한 모델 근접 거리 기준의 최소 근접(Nearest Neighbor) 알고리즘 : KNN 알고리즘 (유클리디안 거리 이용) 심층 연결 기반의 신경망(Neural Network) :..