의사 결정나무는 데이터의 특성과 목표 변수 간의 관계를 시각적으로 표현하는 강력한 분석 도구입니다. 이러한 결과를 시각화하여 분석 결과를 더욱 명확하게 이해할 수 있습니다. Seaborn은 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리로, 의사 결정나무 분석 결과를 시각화하는데 매우 유용합니다.

데이터 불러오기

분석을 위한 데이터를 불러옵니다. 예시로는 붓꽃(iris) 데이터셋을 활용하겠습니다. Seaborn은 다양한 데이터셋을 제공하므로, 필요한 데이터셋을 불러올 수 있습니다.

import seaborn as sns

# 붓꽃 데이터셋 불러오기
iris = sns.load_dataset('iris')

의사 결정나무 분석 수행

불러온 데이터셋을 바탕으로 의사 결정나무 분석을 수행합니다. 이는 사이킷런(Scikit-learn) 라이브러리를 활용하여 간단히 구현할 수 있습니다. 의사 결정나무 분석을 위한 코드는 다음과 같습니다.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 입력 변수와 목표 변수 분리
X = iris.drop('species', axis=1)
y = iris['species']

# 학습용과 검증용 데이터로 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 의사 결정나무 모델 학습
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

시각화

의사 결정나무 모델을 학습한 후, 그 결과를 시각화하여 분석 결과를 명확하게 표현할 수 있습니다. Seaborn은 의사 결정나무 결과를 시각화하기 위한 다양한 함수와 스타일을 제공합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 시각화 스타일 설정
sns.set(style='whitegrid')

# 의사 결정나무 시각화
sns.heatmap(model.tree_.decision_path(X_train), cmap='coolwarm', cbar=False)

# 그래프 제목 설정
plt.title('Decision Tree Visualization')

# 그래프 출력
plt.show()

위의 코드는 의사 결정나무의 결정 경로를 열기 위한 히트맵으로 시각화하는 예시입니다. 다른 시각화 방법도 있으며, Seaborn의 다양한 함수를 활용하여 분석 결과를 시각화할 수 있습니다.

결론

Seaborn을 활용하여 의사 결정나무 분석 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 분석 결과를 더욱 쉽게 이해하고 결정 경로를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 의사 결정나무 분석을 통해 데이터의 특성과 목표 변수 간의 관계를 시각화하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

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