[go] Go 언어로 데이터 분류를 위한 결정 트리 알고리즘 구현하기

11 Dec 2023

소개

이번에는 Go 언어를 사용하여 결정 트리 알고리즘을 구현해보겠습니다. 결정 트리는 데이터 분류 및 회귀 분석을 위한 강력한 도구로, 데이터에서 패턴을 발견하여 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 이번 구현에서는 Go 언어의 기능을 활용하여 간결하고 효율적인 코드를 작성할 것입니다.

데이터 준비

우선, 결정 트리 알고리즘을 구현하려면 적절한 데이터가 필요합니다. 예제 코드에서는 붓꽃 데이터셋을 사용하여 꽃의 품종을 분류하는 문제를 다루어 보겠습니다.

// 예시 데이터 준비
type Iris struct {
    SepalLength float64
    SepalWidth  float64
    PetalLength float64
    PetalWidth  float64
    Species     string
}

var dataset = []Iris{
    {5.1, 3.5, 1.4, 0.2, "Setosa"},
    {4.9, 3.0, 1.4, 0.2, "Setosa"},
    // ... (데이터 계속 추가)
}

결정 트리 알고리즘 구현

이제 Go 언어를 사용하여 결정 트리 알고리즘을 구현해보겠습니다. 아래는 간단한 의사 결정 트리를 구현하는 예시 코드입니다.

// 결정 트리 노드 구조체 정의
type TreeNode struct {
    SplitFeature string
    SplitValue   float64
    Left         *TreeNode
    Right        *TreeNode
    Prediction   string
}

// 결정 트리 학습 함수
func TrainDecisionTree(data []Iris) *TreeNode {
    // 구현 내용은 생략됨
    // ...
}

// 예측을 위한 결정 트리 사용 함수
func Predict(tree *TreeNode, sample Iris) string {
    // 구현 내용은 생략됨
    // ...
}

테스트 및 활용

작성한 결정 트리 알고리즘을 붓꽃 데이터셋으로 테스트하고 활용하는 예시 코드입니다.

// 결정 트리 학습
tree := TrainDecisionTree(dataset)

// 샘플 데이터 예측
sample := Iris{5.1, 3.5, 1.4, 0.2, ""}
prediction := Predict(tree, sample)
fmt.Println("Predicted species:", prediction)

마무리

위 예시를 통해 Go 언어를 사용하여 결정 트리 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 결정 트리는 데이터 분류뿐만 아니라 회귀 분석 등에도 활용될 수 있는 강력한 알고리즘이며, Go 언어의 간결한 문법과 효율적인 성능을 통해 효과적으로 구현할 수 있습니다.

참고 문헌:

상세 내용은 “Go 언어로 시작하는 파이썬 자동화” 서적을 참고했습니다.
“Go 프로그래밍 언어” 공식 문서의 예시를 활용했습니다.