scikit-learn은 파이썬에서 머신러닝 알고리즘을 쉽게 사용할 수 있는 라이브러리입니다. 중요한 머신러닝 알고리즘 중 하나인 결정 트리를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

결정 트리란?

결정 트리는 트리 구조를 사용하여 여러 개의 결정 기준에 따라 데이터를 분류하는 알고리즘입니다. 이러한 결정 트리는 IF-THEN 형태의 규칙을 통해 데이터를 분류하며, 각 결정 기준은 해당 기준이 가장 높은 정보 이득을 얻을 수 있는지를 기준으로 선택됩니다.

scikit-learn을 이용한 결정 트리 시각화 방법

scikit-learn에서는 결정 트리 모델을 구축하고 시각화하기 위해 graphviz 라이브러리를 사용할 수 있습니다. graphviz는 그래프 시각화 도구이며, scikit-learn의 export_graphviz 함수를 사용하여 결정 트리 모델을 그래프 형태로 변환할 수 있습니다.

아래는 scikit-learn에서 제공되는 예제 데이터셋인 iris 데이터셋을 사용하여 결정 트리 모델을 생성하고 시각화하는 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

# 데이터셋 불러오기
iris = load_iris()

# 결정 트리 모델 생성
dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(iris.data, iris.target)

# 결정 트리 시각화
dot_data = export_graphviz(dt, out_file=None,
                           feature_names=iris.feature_names,
                           class_names=iris.target_names,
                           filled=True, rounded=True,
                           special_characters=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("decision_tree")
graph.view()

위 코드에서 load_iris 함수를 통해 iris 데이터셋을 불러와서 DecisionTreeClassifier를 사용하여 결정 트리 모델을 생성합니다. 그리고 export_graphviz 함수를 사용하여 생성한 결정 트리 모델을 그래프로 변환하고, graphviz의 Source 함수를 통해 시각화한 그래프를 생성합니다. 마지막으로 render 함수를 사용하여 그래프를 이미지 파일로 저장하고, view 함수를 사용하여 시각화된 그래프를 브라우저에서 확인할 수 있습니다.

결과로 생성된 결정 트리 시각화 그래프는 데이터의 특징과 분류 결과를 한눈에 알아볼 수 있습니다.

결론

scikit-learn을 이용하여 결정 트리 모델을 생성하고 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 결정 트리를 시각화함으로써 모델의 작동 원리를 이해하고 데이터의 분류 결과를 직관적으로 확인할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 공부하고 응용할 때, 시각화는 중요한 도구로 활용될 수 있습니다.