의사결정나무

소개글

데이터마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무에 대한 이론 발표 PPT 자료입니다.

목차

1. 의사결정나무는 무엇인가
2. 어떻게 의사결정나무가 생성되나
3. 최고의 분할을 선택하기 위한 테스트
4. 가지치기
5. 나무들로부터 규칙의 추출
6. 비용을 고려한다
7. 의사결정나무 방법의 추가적 향상
8. 의사결정나무의 다른 표현 방법
9. 실제 활용에서의 의사결정나무

본문내용

▣의사결정나무는 무엇인가
■ 의사결정나무 구분
정의 : 일련의 단순한 의사결정 규칙들을 적용시켜 큰 레코드의 집합을 작은 레코드의 집단으로 나누는 데 쓰이는 구조

모형 : 특정한 목표변수에 대하여 큰 다원적인 모집단을 좀더 작고 일원적인 집단들로 나누는 규칙들의 집합 포함 주어진 레코드가 각각의 카테고리에 포함될 확률을 구하거나, 레코드들을 가장 가능성 높은 카테고리로 구분

활용 : 연속적인 변수들의 분류와 예측

<중 략>

▣실제 활용에서의 의사결정나무
■ 의사결정나무의 적용 사례
대형 데이터 집합을 탐색하여 유용한 변수를 골라내기
중요한 산업 공정에서의 중요한 변수들의 미래 상태를 예측하기
추천 시스템에 대한 방향성 있는 고객의 군집을 형성하기 위해

■ 데이터 탐색 도구로서의 의사결정나무
- 보스턴 글로브의 예
여러 인구통계학적, 지리적 특성들로부터 한 마을의 예상 가구 구독 수준 예측 목적

참고 자료

김종우, 김선태. 경영을 위한 데이터마이닝 – 마케팅과 CRM 활용을 중심으로 제2판. 한경사. 2012