의사결정 나무 실습용 엑셀 모델 만들기

의사결정 나무는 데이터 분석 및 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 매우 유용한 도구입니다. 이 방법은 데이터를 시각적으로 표현하여 특정 기준에 따라 결과를 예측하는 데 도움을 주며, 특히 해석이 용이하다는 장점이 있습니다. 본 글에서는 엑셀을 활용한 의사결정 나무 실습 모델을 만드는 방법에 대해 상세히 설명하겠습니다.

의사결정 나무의 기본 개념

의사결정 나무는 주어진 데이터를 기준으로 분리하여 예측하는 알고리즘으로, 보통 루트 노드로 시작하여 자식 노드로 분기하며 최종 잎 노드에서 결과를 도출합니다. 이러한 구조는 통계학과 데이터 분석에서 의사 결정을 명확히 이해하는 데 도움을 줍니다. 의사결정 나무는 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다:

• 분류 트리: 범주형 목표 변수를 예측하는 데 사용됩니다.
• 회귀 트리: 연속적인 목표 변수를 예측하는 데 중점을 둡니다.

Excel에서 의사결정 나무 모델 만들기

Excel을 사용하여 의사결정 나무를 구성하는 과정은 비교적 간단합니다. 다음은 이 과정을 단계별로 설명합니다:

1단계: 데이터 준비

먼저, 예측하고자 하는 데이터셋을 준비합니다. 이 데이터는 거래 금액과 같은 측정값으로 구성될 수 있으며, 분류하고자 하는 목표 변수를 정의해야 합니다. 예를 들어, 부동산 거래 데이터를 사용할 수 있습니다.

2단계: 중위값 계산

귀하가 원하는 기준에 따라 데이터를 분리하기 위해 중위값을 구합니다. Excel에서는 MEDIAN 함수를 사용하여 간단히 중위값을 계산할 수 있습니다.

3단계: 데이터 분리

중위값을 기준으로 데이터를 두 그룹으로 나누고, Excel의 IF 함수를 사용하여 각 데이터의 그룹을 정의합니다. 예를 들어, 거래 금액이 중위값 이상인 경우 ‘A 그룹’, 아니면 ‘B 그룹’으로 나누는 방식입니다.

4단계: 지니 불순도 계산

각 그룹의 순도를 평가하기 위해 지니 불순도를 계산합니다. 이를 통해 각 노드의 불순도 수준을 측정할 수 있으며, Excel의 기본 함수들을 사용하여 계산할 수 있습니다.

5단계: 트리 구조 만들기

모델이 구축되면, 각 노드에 대한 데이터를 시각적으로 표현하여 최종 의사결정 나무를 완성합니다. 이를 통해 각 노드의 가중치와 지니 불순도 수준을 정리할 수 있습니다.

지니 불순도와 정보 획득량

의사결정 나무의 분기 지점을 결정하는 중요한 기준 중 하나는 지니 불순도입니다. 이는 특정 분기에서 얻을 수 있는 정보의 양을 측정하는 지표로, 낮은 값일수록 정보가 명확하게 구분된다는 의미입니다. 정보를 최대화하기 위해 지니 불순도를 최소화할 수 있는 변수와 기준 값을 찾아야 합니다.

결론

엑셀을 통해 의사결정 나무 모델을 구축하는 과정은 데이터 분석을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 유용한 방법입니다. 이 방법은 직관적이고 해석이 간단하여 비전문가도 쉽게 이해할 수 있습니다. 의사결정 나무를 활용하여 데이터의 패턴을 반복적으로 확인하고, 예측 결과의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 이 과정을 통해 기계 학습 및 데이터 마이닝의 기본 개념을 학습하고 실습할 수 있습니다.

의사결정 나무는 다양한 분야에서 쓰이는 강력한 도구이므로, 여러분도 이 방법을 활용하여 실용적인 데이터 분석 작업을 수행하길 바랍니다.

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