[python] 결정 트리 모델 설계와 훈련 방법
결정 트리는 데이터 분류와 회귀 분석을 위한 지도 학습 모델 중 하나로, 특정 규칙에 따라 데이터를 분할하여 예측을 수행합니다. 이번 블로그에서는 파이썬의 scikit-learn 라이브러리를 이용하여 결정 트리 모델을 설계하고 훈련하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 결정 트리 모델 설계
결정 트리 모델을 사용하기 위해 먼저 scikit-learn 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음은 설치 명령어입니다.
pip install scikit-learn
결정 트리 모델을 생성하기 위해 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 결정 트리 모델 생성
model = DecisionTreeClassifier()
2. 결정 트리 모델 훈련
결정 트리 모델을 훈련하기 위해 데이터를 준비하고 다음과 같이 코드를 작성합니다.
# 특징과 레이블 데이터 준비
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
# 결정 트리 모델 훈련
model.fit(X, y)
위 코드에서 X는 특징 데이터, y는 레이블 데이터를 나타냅니다.
결론
이제 여러분은 파이썬의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 결정 트리 모델을 설계하고 훈련하는 방법에 대해 알게 되었습니다. 결정 트리 모델은 데이터 분류와 회귀 분석에 유용하게 활용될 수 있는 강력한 도구입니다.
더 많은 정보를 원하시면 아래 scikit-learn 문서를 참고하시기 바랍니다.