의사결정나무 의사결정 규칙을 나무구조로 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 특정 값을 예측하는데 활용되는 방법이다. 결과를 직관적으로 도식화하여 볼 수 있고, 어떻게 분류되는지 알 수 있다는 장점이 있다. 하지만 분류되는 단계가 많아지면 이해하기 어려워지고, 데이터에 따라 결과가 안정적이지 못하다는 단점이 있다. 주로 특성치가 많지 않고 최종 알고리즘을 도출하기 전 탐색적으로 주요한 분류 변수가 어떤 것인지 확인하는데 사용된다. scikit-learn 의사결정나무는 사이킷런의 tree 안에 있다. 이 중 DecisionTreeClassifier가 분류 알고리즘, DecisionTreeRegressor를 회귀 알고리즘으로 사용한다. 의사결정나무분석에서 분류의 경우 기준은 'gi..