Decision Tree Homework
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Questions and Answers

의사 결정 트리를Construction할 때, 노드의 모든 레코드가 동일한 타겟 값을 가지고 있다면?

  • 이번 노드를 리프 노드로 한다 (correct)
  • 다음 레벨의 트리를 생성
  • 노드를 나누는 것을 중단
  • 자식 노드를 생성

    • 의사 결정 트리를 구성하는 데 사용되는 조건은 무엇입니까?

  • 의사 결정 트리의 높이
  • 노드의 엔트로피
  • 인FORMATION_GAIN (correct)
  • 노드의 깊이

    • 의사 결정 트리를 구성하는 데 필요한 데이터의 형식은 무엇입니까?

  • 연속형
  • 숫자형
  • 문자형
  • 범주형 (correct)

    • 의사 결정 트리의 노드 분할 결정은 무엇에 의존합니까?

    <p>information gain</p> Signup and view all the answers

    의사 결정 트리를 사용하여 새로운 고객의 마케팅 결과를 예측할 때 필요한 정보는 무엇입니까?

    <p>거주지, 주택 형태, 소득, 이전 고객 여부</p> Signup and view all the answers

    의사 결정 트리를 구성하는 데 필요한 homework는 무엇입니까?

    <p>모든 것</p> Signup and view all the answers

    한정의 시성재이 세사의 주소의 더스에 다운에서의 정의의 더스에?

    <p>어지의</p> Signup and view all the answers

    ?에 80원어지의 세사의의 더스에에서의?

    <p>YES</p> Signup and view all the answers

    한정의 시성재이의 세사의의 주소의 더스에?

    <p>Married</p> Signup and view all the answers

    세사의의 더스에에서의 어지의의언?

    <p>&gt; 80K</p> Signup and view all the answers

    한정의 시성재이의 세사의의 주소의 더스에?

    <p>36</p> Signup and view all the answers

    어지의의 더스에에서의의 세사의의?

    <p>Refund</p> Signup and view all the answers

    탐색 트리의 최적의 속성을 선택하는 기준은 무엇입니까?

    <p>정보 이득</p> Signup and view all the answers

    트리 인덕션 프로세스는 언제 멈출까요?

    <p>gain이 일정 수준에 도달할 때</p> Signup and view all the answers

    어트리뷰트를 나누는 방법은 무엇입니까?

    <p>다중 분할</p> Signup and view all the answers

    명목 어트리뷰트를 나누는 방법은 무엇입니까?

    <p>다중 분할</p> Signup and view all the answers

    순서 어트리뷰트를 나누는 방법은 무엇입니까?

    <p>이진분할</p> Signup and view all the answers

    Tree Induction의 Key Issues는 무엇입니까?

    <p>어트리뷰트 선택, 분할 방법, 크리테리아</p> Signup and view all the answers

    어트리뷰트에 따라 분할 방법이 결정되는 이유는 무엇입니까?

    <p>어트리뷰트의 유형</p> Signup and view all the answers

    트리 인덕션 프로세스를 수행하는 방법은 무엇입니까?

    <p>어트리뷰트 선택, 분할, 크리테리아 확인</p> Signup and view all the answers

    노벨 장르 루트 노드의 엔트로피는 무엇입니까?

    <p>0.98</p> Signup and view all the answers

    왼쪽 자식 노드의 엔트로피를 계산하는 방법은 무엇입니까?

    <p>-(.67<em>log(0.67) + 0.33</em>log(0.33))</p> Signup and view all the answers

    인포메이션 게인 계산식은 무엇입니까?

    <p>0.98 - (4<em>entropyleft-child + 3</em>entropyright-child)/7</p> Signup and view all the answers

    왼쪽 자식 노드와오른쪽 자식 노드의 샘플 수는 각각 얼마입니까?

    <p>4, 3</p> Signup and view all the answers

    노벨리스트와 노벨 장르 속성 중에서 인포메이션 게인이 더 큰 것은 무엇입니까?

    <p>노벨리스트</p> Signup and view all the answers

    엔트로피 루트는 무엇을 의미합니까?

    <p>불확실성</p> Signup and view all the answers

    노벨리스트 속성에서의 엔트로피는 얼마입니까?

    <p>0.81</p> Signup and view all the answers

    노벨 장르 루트 노드의 엔트로피를 계산하는 방법은 무엇입니까?

    <p>-(.5<em>log(0.5) + 0.5</em>log(0.5))</p> Signup and view all the answers

    20%의 모든 데이터를 테스트에 사용하고, 나머지를 훈련 데이터로 사용하려면 'test_size'를 어떻게 설정해야 합니까?

    <p>0.2</p> Signup and view all the answers

    랜덤 시드가 1로 설정된 이유는 무엇입니까?

    <p>매번 같은 결과를 얻을 수 있도록 합니다.</p> Signup and view all the answers

    스트라티파이 매개변수가 y로 설정된 이유는 무엇입니까?

    <p>y 변수의 프로포션을 나타내는 데 사용됩니다.</p> Signup and view all the answers

    KNN 분류기에서 n_neighbors 매개변수의 값이 3으로 설정된 이유는 무엇입니까?

    <p>가장 가까운 3개의 이웃을 고려하는 데 사용됩니다.</p> Signup and view all the answers

    KNN 분류기의 정확도를 확인하는 방법은 무엇입니까?

    <p>knn.score(X_test, y_test)</p> Signup and view all the answers

    KNN 알고리즘을 사용하여 새로운 고객의 티셔츠 사이즈를 예측하는 방법은 무엇입니까?

    <p>knn.predict(new_customer)</p> Signup and view all the answers

    K-nearest neighbors 알고리즘에서 k를 3으로 설정하는 이유는 무엇입니까?

    <p>가장 가까운 3개의 이웃을 고려하는 데 사용됩니다.</p> Signup and view all the answers

    데이터셋에서 새로운 고객의 티셔츠 사이즈를 예측하는 방법은 무엇입니까?

    <p>k-nearest neighbors 알고리즘을 사용하여 예측합니다.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    의사 결정 트리 (Decision Tree)

    • 의사 결정 트리 알고리즘: 트리 구조를 사용하여 예측 모델을 생성하는 알고리즘
    • 목표: 입력 데이터를 분류하거나 예측하는 모델을 생성
    • 종료 조건: 모든 노드가純葉 노드가 될 때까지 반복

    의사 결정 트리 구축

    • 트리 구축 프로세스:
      • 루트 노드 선택
      • 자식 노드 분할
      • 분할 계속 반복
    • 분할 조건: 정보 가인 (Information Gain) 또는 엔트로피 (Entropy) 계산

    정보 가인 (Information Gain)

    • 정보 가인: 노드가 분할될 때 얻는 정보의 양
    • 정보 가인 계산: 엔트로피 - (분할 노드의 엔트로피 * 가중치)
    • 의사 결정 트리 알고리즘에서는 정보 가인이 가장 큰 노드를 선택

    엔트로피 (Entropy)

    • 엔트로피: 노드의 불확실성 또는 hỗn잡도
    • 엔트로피 계산: - (클래스의 확률 * 로그(클래스의 확률))

    예측 모델 평가

    • 모델의 정확도: 테스트 데이터에 대한 모델의 예측 결과
    • 정확도 평가: 모델의 예측 결과와 실제 결과를 비교

    K-최근 이웃 알고리즘 (K-Nearest Neighbors)

    • K-최근 이웃 알고리즘: 주변에 있는 데이터 점수를 고려하여 예측 모델을 생성하는 알고리즘
    • K-최근 이웃 알고리즘의 예측: 주변에 있는 데이터 점수 중에서 가장 가까운 점수를 택함

    예습 실습

    • 의사 결정 트리 알고리즘을 사용하여 마케팅 캠페인의 예측 모델을 생성
    • K-최근 이웃 알고리즘을 사용하여 티셔츠 사이즈의 예측 모델을 생성

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    Quiz Team

    Description

    This quiz covers the decision tree algorithm, including stopping conditions and node splitting. Test your understanding of decision trees with this homework quiz!

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