데이터마이닝 ) 나무 형태를 이용한 지식 표현 사례 - 나무 형태를 이용해서 지식을 표현하는 사례를 하나 제시하고 그 장단점

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본문내용

나무 형태를 이용하여 지식을 표현하는 사례에는 의사결정나무가 있다. 의사결정나무는 예측모형에서 가장 많이 사용되며 의사결정 규칙을 도표화하여 대상 집단을 분류하거나 예측하는 분석 방법으로 분석의 과정이 나무구조에 의해 표현된다. 자료의 형태에 따른 별도의 전 처리 과정이 필수적이지 않아 사용이 쉬우며 다른 예측모형과는 달리 별도의 모형 가정도 필요로 하지 않기 때문에 적용 범위도 넓다. 또 단순한 사각의 형태로 반복, 분할되는 의사결정 규칙의 특성 때문에 해석이 쉽고 간단하며 자료가 비선형적일 경우에는 더욱더 효율적이다. 자료 내에 존재하는 관계와 패턴 규칙을 찾아 모형화하는 방법으로 하나의 나무모형구조로 표현되고, 노드라고 불리는 구성요소로 이루어진다. 이런 의사결정나무의 장단점을 자세히 살펴보면 다음과 같다.

참고 자료

의사결정나무의 데이터 유형별 가지치기 최적조건, 이지현, 한밭대학교, 2018, 국내석사
절단자료 분석을 위한 의사결정나무, 오인광, 고려대학교 대학원, 2020, 국내석사
데이터베이스 구축을 위한 의사결정나무기법의 비교연구, 조진혁,東亞大學校 大學院,2002,국내석사
의사결정나무 추천 모형 탐지에 관한 연구, 김선경, 고려대학교 대학원,2009,국내석사