if(life){code();}

의사결정나무(Decision Tree) 데이터를 분류하거나 회귀하는 데 사용되는 예측 모델 중 하나트리 구조를 가지며, 각 내부 노드는 특정 특징(feature)에 대한 테스트, 각 가지(branch)는 테스트 결과, 리프 노드(leaf)는 최종 클래스를 나타냄 직관적인 분류 모델로서, 데이터의 특징을 기준으로 분류를 수행과적합(overfitting)의 위험이 존재하므로, 적절한 하이퍼파라미터 튜닝이 필요 노드(Node) : 트리의 각 분기점으로, 하나의 특징(feature)에 대한 테스트를 의미루트 노드(Root Node) : 트리의 최상위 노드, 전체 데이터셋을 포함리프 노드(Leaf Node) : 최종적으로 결정된 클래스 레이블깊이 (Depth) : 루트 노드부터 리프 노드까지의 최대 거리분할 기준..

Iris 데이터셋을 사용하여 결정 트리(Decision Tree) 모델의 성능을 다양한 방법을 평가각각의 방법론에 따라 과적합 여부를 판단, 교차 검증 등을 통해 일반화 성능을 측정 from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, StratifiedKFold, cross_val_scoreimport numpy as npdataset = load_iris()model = DecisionTreeClassifier() #결정 ..