[python] SciPy를 사용하여 의사결정 나무 모델링하기

23 Nov 2023

python

의사결정 나무(decision tree)는 데이터를 분류하거나 회귀 분석하는 데 사용되는 머신러닝 알고리즘입니다. 이번 예제에서는 파이썬의 SciPy 패키지를 사용하여 의사결정 나무 모델을 구현해보겠습니다.

1. 의사결정 나무 개요

의사결정 나무는 특정 기준에 따라 데이터를 분할하여 노드(node)와 가지(branch)로 구성된 트리 형태의 구조를 가집니다. 이러한 분할은 데이터의 특성(feature)에 따라 이루어지며, 최종적으로 분류(classification) 또는 예측(regression) 결과를 도출합니다.

2. 필요한 라이브러리 설치

의사결정 나무 모델링을 위해 다음과 같은 라이브러리를 설치해야 합니다.

pip install scipy

3. 데이터 준비와 전처리

의사결정 나무 모델에 사용할 데이터를 준비하고 전처리해야 합니다. 데이터에는 독립 변수와 종속 변수가 포함되어야 합니다. 독립 변수는 분석에 사용될 특성이고, 종속 변수는 분류 또는 회귀할 값입니다.

4. 모델 구성 및 학습

SciPy의 scipy.stats 모듈을 사용하여 의사결정 나무 모델을 구성할 수 있습니다.

import numpy as np
from scipy.stats import entropy

# 데이터 전처리 및 준비 (독립 변수: X, 종속 변수: y)

def build_decision_tree(X, y):
    # 분할 기준 선택
    split_criterion = 'entropy'
    
    # 세부 분할 조건 설정
    
    # 노드 생성 및 분할
    
    return decision_tree

# 모델 학습 및 예측

# Train 데이터셋으로 모델 학습

# Test 데이터셋으로 모델 예측 결과 확인

5. 모델 평가

모델의 성능을 평가하기 위해 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 스코어(F1 score) 등의 지표를 사용할 수 있습니다. 이러한 평가 방법은 실제 문제에 따라 선택될 수 있습니다.

6. 결론

SciPy와 의사결정 나무를 사용하여 효과적인 모델링을 할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분류 또는 회귀 분석 문제를 해결할 수 있으며, 모델의 성능 지표를 사용하여 결과를 평가할 수 있습니다.

참고 자료

SciPy 공식 문서: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/
Decision Tree in Machine Learning: https://towardsdatascience.com/decision-trees-in-machine-learning-641b9c4e8052