[R언어] R을 사용한 의사결정 트리
의사결정 트리는 분류와 회귀 분석에 널리 사용되는 모델링 기법입니다. 이 기술은 데이터를 여러 결정으로 분리하고, 각 분기점에서 최상의 결정을 내립니다. R 언어는 데이터 분석 및 시각화에 이상적인 언어로, 의사결정 트리 모델링에도 매우 유용하게 사용될 수 있습니다.
필수 패키지 설치
의사결정 트리 모델을 구현하려면 rpart 패키지가 필요합니다. 패키지가 설치되어 있지 않은 경우 아래와 같이 설치할 수 있습니다.
install.packages("rpart")
데이터 불러오기
의사결정 트리 모델링을 위해 가상의 데이터를 불러오겠습니다. Iris 데이터셋은 R 내장 데이터셋 중 하나로 많이 사용되는 것 중 하나입니다.
data(iris)
의사결정 트리 모델링
이제 rpart 패키지를 사용하여 의사결정 트리 모델을 구축해 보겠습니다. 다음은 Petal.Length와 Petal.Width를 기반으로 꽃의 종류를 예측하는 간단한 의사결정 트리 모델링 예제입니다.
model <- rpart(Species ~ Petal.Length + Petal.Width, data = iris, method = "class")
시각화
의사결정 트리 모델을 시각화하여 모델의 결정 과정을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 위해 rpart.plot 패키지를 사용하여 시각적으로 트리를 표현할 수 있습니다.
install.packages("rpart.plot")
library(rpart.plot)
rpart.plot(model)
결론
R을 사용하여 의사결정 트리 모델링을 수행하는 방법을 살펴보았습니다. 의사결정 트리는 데이터 과학 및 머신러닝에서 광범위하게 사용되는 강력한 도구 중 하나입니다. R 언어를 사용하여 이러한 모델을 구축하고 시각화하는 것은 데이터 분석가 및 연구자에게 유용한 기술입니다.
참고 자료
의사결정 트리에 대한 자세한 내용은 위의 참고 자료를 참조하시기 바랍니다.