Decision Tree

결정 트리

3개 레벨

데이터를 분류하거나 회귀 분석을 위해 의사결정 규칙을 나무 형태로 구성하는 방법이에요. 각 분기점에서 특징에 따라 데이터를 나누며, 최종적으로 예측 결과를 도출해요. 시각적으로 이해하기 쉬워 많은 분야에서 활용되고 있어요.

결정 트리 스킬 여정을 시작하세요

3개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

3 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

3개 레벨

전체 3

Lv 1. 결정트리의 동작 원리를 설명할 수 있어요

1. 트리 구조와 노드
2. 분할 기준(지니 계수, 엔트로피)
3. 가지치기 개념

연습 문제

1.
데이터셋으로 지니 계수와 엔트로피를 직접 계산해보기
2.
수기로 작은 트리 분할 과정을 시뮬레이션해보기

Lv 2. scikit-learn으로 결정트리를 구현할 수 있어요

Lv 3. 모델 성능을 평가하고 최적화할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고