비디오: [핵심 머신러닝] 랜덤포레스트 모델 2024
결정 트리 는 결정을 내리는 데 도움이되는 예측 분석 방법입니다. 예를 들어, 식품 사업자, 식당 또는 서점이라는 세 가지 비즈니스 프로젝트 중 하나에 일정 금액을 투자할지 여부를 결정해야한다고 가정 해보십시오. 비즈니스 분석가는 이러한 비즈니스 아이디어 각각에 대한 실패율 또는 성공률을 백분율과 각 경우의 수익으로 계산했습니다.
실패율
| 식품 트럭 | 60 % | 40 % |
|---|---|---|
| 레스토랑 | 52 % | 48 % 서점 |
| 50 % | 50 % | 사업 |
| 이익 (USD) | 손실 (USD) | 식품 트럭 |
| 20, 000 | -7,000 < 음식점 999 40,000 999 -21,000 서점 9,000 6,000 -199,000 | - 2 -> |
|---|---|---|
| 표시된 과거 통계 데이터에서 다음과 같이 의사 결정 트리를 구성 할 수 있습니다. | 이러한 결정 트리를 사용하여 비즈니스 벤처를 결정하는 것은 각 대안에 대해 | 기대 값 |
| 을 계산하는 것으로 시작됩니다. 가장 좋은 순위를 선택하는 데 도움이되는 번호가 매겨진 순위입니다. | 기대 가치는 결정에 대한 모든 가능한 결과를 포함하는 방식으로 계산됩니다. 식량 사업 아이디어의 기대 가치를 계산하는 것은 다음과 같습니다: | 기대 값은 식품 트럭 사업에 투자 한 평균 이익을 반영합니다. 가설 번호로 작업하는이 시나리오에서는 식품 용기 사업에 여러 번 투자를 시도 할 때마다 (동일한 상황에서 매회 같은 상황에서) 평균 수익은 비즈니스 당 9,200 (USD)입니다. |
| 식당 사업의 기대 가치 = (52 % x 40,000 (USD)) + (48 % * - 레스토랑 사업의 예상 가치 = 서점 사업의 기대 가치 = (50 % x 6, 000 (USD)) + (50 % * -1, 000 (USD)) = 2, 500 (USD) | 레스토랑 비즈니스의 예상 가치는 레스토랑 비즈니스에 여러 번 투자 한 경우 평균 수익을 예측 한 것입니다. 따라서 기대 가치는 비즈니스 의사 결정에 고려한 기준 중 하나가됩니다. 이 예에서 세 가지 대안의 예상 값은 레스토랑 비즈니스에 대한 투자에 유리하게 작용할 수 있습니다.결정 트리는 분류 규칙 (예: 온라인 시계 저장소의 이전 예제에서 언급 한 규칙)을 시각화하는 데 사용할 수도 있습니다. 결정 알고리즘은 분류 규칙을 나타내는 결정 트리를 생성한다. 시계 매장의 예에서 특정 고객이 상점에서 시계를 구매할 것인지 예측할 수 있습니다. 결정 트리는 본질적으로 순서도 일 것이다: 결정 트리의 각 | 노드 |
이 결정 트리는 고객이 온라인 상점에서 특정 시계를 살 것인지 여부를 예측합니다. 이 의사 결정 트리의 노드는 분석하려는 일부 특성을 나타냅니다. 각각은 시계, 고객 연령 및 고객 급여에 대한 고객 관심의 점수입니다.
모델을 새로운 고객 X에 적용하면 트리의 루트에서 결정 트리의 리프 (예 또는 아니요)까지 경로를 추적 할 수 있습니다.이 트리는 해당 고객이 광고되는 시계에 대해 어떻게 동작하는지 표시하고 매핑합니다.
