오랑우탄의 반란

선형회귀, 로지스틱회귀 외의 대표적인 회귀/분류 모델을 추가적으로 살펴보겠습니다.  의사결정나무 Decision Tree의사결정 규칙을 트리 구조로 나누어 전체 데이터를 n개의 소집다능로 분류하거나 예측을 수행하는 분석법 장점- 쉽고 해석하기 용이- 다중분류, 회귀에 모두 적용 가능- 이상치에 견고하고 데이터 스케일링 불필요 (데이터의 상대적 순위를 고려하기 때문)단점- 과적합 오류: 나무 성장이 너무 많으면 과적합 오류- 불안정성: 훈련데이터에 민감하게 반응해 작은 노이즈에도 나무 구조가 크게 달라짐라이브러리sklearn.tree.DecisionTreeClassifiersklearn.tree.DecisionTreeRegressor  namedetails루트노드 root nodeDT 시작점, 1차 분류조..