Top 36 의사 결정 나무 예제 103 Most Correct Answers

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[머신러닝] 의사결정트리 (Decision Tree) 알고리즘 쉽게 이해하기

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8.1 의사결정나무 — 데이터 사이언스 스쿨

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의사결정나무를 이용한 분류학습¶

의사결정나무를 사용한 분류예측¶

분류규칙을 정하는 방법¶

정보획득량¶

Scikit-Learn의 의사결정나무 클래스¶

타이타닉호 생존자 예측¶

Greedy 의사 결정¶

회귀 나무¶

8.1 의사결정나무 — 데이터 사이언스 스쿨

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의사결정나무(=결정트리 Decision Tree)란

Scikit Learn으로 분류트리 구현하기 – DecisionTreeClassifier()

Scikit Learn으로 회귀트리 구현하기 -DecisionTreeRegressor()

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8.1 의사결정나무 — 데이터 사이언스 스쿨

import io import pydot from IPython.core.display import Image from sklearn.tree import export_graphviz def draw_decision_tree ( model ): dot_buf = io . StringIO () export_graphviz ( model , out_file = dot_buf , feature_names = feature_names ) graph = pydot . graph_from_dot_data ( dot_buf . getvalue ())[ 0 ] image = graph . create_png () return Image ( image ) def plot_decision_regions ( X , y , model , title ): resolution = 0.01 markers = ( ‘s’ , ‘^’ , ‘o’ ) colors = ( ‘red’ , ‘blue’ , ‘lightgreen’ ) cmap = mpl . colors . ListedColormap ( colors ) x1_min , x1_max = X [:, 0 ] . min () – 1 , X [:, 0 ] . max () + 1 x2_min , x2_max = X [:, 1 ] . min () – 1 , X [:, 1 ] . max () + 1 xx1 , xx2 = np . meshgrid ( np . arange ( x1_min , x1_max , resolution ), np . arange ( x2_min , x2_max , resolution )) Z = model . predict ( np . array ([ xx1 . ravel (), xx2 . ravel ()]) . T ) . reshape ( xx1 . shape ) plt . contour ( xx1 , xx2 , Z , cmap = mpl . colors . ListedColormap ([ ‘k’ ])) plt . contourf ( xx1 , xx2 , Z , alpha = 0.4 , cmap = cmap ) plt . xlim ( xx1 . min (), xx1 . max ()) plt . ylim ( xx2 . min (), xx2 . max ()) for idx , cl in enumerate ( np . unique ( y )): plt . scatter ( x = X [ y == cl , 0 ], y = X [ y == cl , 1 ], alpha = 0.8 , c = [ cmap ( idx )], marker = markers [ idx ], s = 80 , label = cl ) plt . xlabel ( data . feature_names [ 2 ]) plt . ylabel ( data . feature_names [ 3 ]) plt . legend ( loc = ‘upper left’ ) plt . title ( title ) return Z

ADP) 1-1-1. 의사결정나무 예제 (+파이썬으로 분류트리, 회귀트리 구현하기)

의사결정나무(=결정트리, Decision Tree)란?

분류와 회귀 문제에 널리 사용한다. 결정에 다다르기 위해 예/아니오 질문을 이어 나가면서 학습한다. 트리의 노드node는 질문이나 정답을 담은 네모 상자이다. 특히 마지막 노드는 리프leaf라고도 한다. if-then 규칙의 가장 마지막 부분, 혹은 트리의 마지막 가지 부분을 의미한다. 트리 모델에서 잎 노드는 어떤 레코드에 적용할 최종적인 분류 규칙을 의미한다. 엣지edge는 질문의 답과 다음 질문을 연결한다. 맨 위의 노드는 루트노드root node이다.

결정 트리를 학습한다는 것은 정답에 가장 빨리 도달하는 예/아니오 질문 목록을 학습한다는 뜻이다. 머신러닝에서는 이런 질문들을 테스트라고 한다. 트리를 만들 때 알고리즘은 가능한 모든 테스트(질문)에서 타깃값에 대해 가장 많은 정보를 가진 것을 고른다. 테스트를 통해 분기가 일어난 결과값을 볼 때 0과 1로 나는 데이터 개수를 확인할 수 있다. 각 테스트는 하나의 특성에 대해서만 이루어지므로 나누어진 영역은 항상 축에 평행한다. 데이터를 분할 하는 것은 각 분할된 영역(리프)이 한 개의 타깃값(하나의 클래스 혹은 하나의 회귀분석 결과)을 가질 때까지 반복된다. 타깃 하나로만 이뤄진 리프 노드를 순수 노드pure node라고 한다.

파이썬의 Scikit learn 패키지를 활용하면 분류트리와 회귀트리를 손쉽게 구현할 수 있다. 아래에서 분류트리와 회귀트리의 함수 사용방법을 정리해보았다.

Scikit Learn으로 분류트리 구현하기 – DecisionTreeClassifier()

타겟값이 클래스를 갖는 범주형 변수일 때 사용하는 결정트리이다. 분류 예제는 다음과 같다.

sklearn.tree로부터 DecisionTreeClassifier, plot_tree, export_text 함수들을 import한다. 그리고 X, y 별로 훈련용 데이터셋과 테스트용 데이터셋을 나눈다.

Scikit learn 결정트리를 위해 불러올 함수들 – DecisionTreeClassifier, plot_tree, export_text

DecisionTreeClassifier()함수로 결정트리를 학습할 방식들을 파라미터로 입력한다. 여기에 들어가는 파라미터들은 아래와 같다. 물론 다 넣을 필요는 없고 학습 결과에 따라서 사용할 파라미터를 선택하고 설정하면 된다.

criterion: 불순도 척도. ‘gini’, ‘entropy’, default=’gini’

splitter: 각 노드의 분할 전략. 최적분할과 최적 랜덤분할. ‘best’, ‘random’, default=’best’

max_depth: 트리 깊이의 최대값. 값을 입력하지 않을 경우, 모든 leaf가 pure해질때까지 혹은, 분기된 노드 속 샘플수가 설정한 최소 샘플수(min_samples_split)보다 적게 될때까지 분기한다. ‘int값 입력’

min_samples_split: 분기 할 node 내 샘플의 최소 개수. 최소 개수보다 node 내 샘플 수가 적으면 leaf가 pure하지 않더라도 분기를 멈춘다. float 입력 시, 전체 샘플 개수 대비 float 비율만큼의 개수로 최소 샘플수가 설정된다. ‘int 혹은 float값 입력’, default=2

min_samples_leaf: leaf 노드에 있어야 하는 최소 샘플 수. 왼쪽 혹은 오른쪽 branch에 각각 min_samples_leaf만큼 훈련 샘플이 있어야 분기가 된다. ‘int 혹은 float값 입력’, default=2

min_weight_fraction_leaf: 모든 샘플의 가중치의 합계의 최소 가중치의 비율, 입력되지 않으면 모든 샘플의 가중치는 동일하다. ‘float 입력’, default=0.0

max_features: 최적의 분할을 찾기 위해 고려하는 feature의 개수. ‘int or flaot값’, ‘auto’, ‘sqrt’, ‘log2’, default=None.

random_state: 추정기의 무작위성 제어. ‘int 입력’, default=None

max_leaf_nodes: 최대 노드 수. default=None

min_impurity_decrease: 최소 불순도 감소값 이하인 경우에는 분기가 일어나지 않는다. ‘float’, default=0.0

class_weight: class별로 가중치를 둔다. ‘dict’, ‘list of dict’, ‘balanced’, default=None, dict의 예시 – {class_label: weight} or [{0: 1, 1: 1}, {0: 1, 1: 5}, {0: 1, 1: 1}, {0: 1, 1: 1}] instead of [{1:1}, {2:5}, {3:1}, {4:1}].

ccp_alpha: 최소 비용-복잡성 가지치기에 사용되는 복잡도 매개변수. ccp_alpha보다 작은 비용-복잡도를 가진 하위 트리 중에 비용-복잡도가 가장 큰 하위 트리가 선택된다.

plot_tree에 결정 트리 객체를 입력하면 아래와 같이 plotting이 가능하다. 텍스트로 확인하고 싶으면 export_text를 하면 된다.

파이썬 결정 트리, 분류트리 그리기

Scikit Learn으로 회귀트리 구현하기 -DecisionTreeRegressor()

타겟값이 연속형 변수일 때 사용하는 결정트리이다. 회귀 예제는 다음과 같다. sklearn.tree로부터 DecisionTreeRegressor, plot_tree, export_text 함수들을 import한다. 그리고 X, y 별로 훈련용 데이터셋과 테스트용 데이터셋을 나눈다. 파이썬 결정트리, 회귀트리 그리기

DecisionTreeRegressor()함수로 결정트리를 학습할 방식들을 파라미터로 입력한다. 여기에 들어가는 파라미터들은 아래와 같다. 물론 다 넣을 필요는 없고 학습 결과에 따라서 사용할 파라미터를 선택하고 설정하면 된다.

criterion: 불순도 척도. ‘squared_error’, ‘friedman_mse’, ‘absolute_error’, ‘poisson’, default=’squared_error’ ‘squared_error’: 평균 제곱 오차(MSE), 변수선택 기준으로서의 분산 감소와 동일하다. 각 끝 노드의 평균을 사용한 L2 loss를 최소화한다. ‘friedman_mse’ : 잠재적 분할을 위한 Friedman의 improvement score를 포함하는 MSE. ‘absolute_error’: 오차의 절대값의 평균, 각 끝 노드의 중앙값을 사용한 L1 loss를 최소화 한다. ‘poisson’: 분기를 찾기 위해 포아송 편차 감소를 사용한다.

splitter: 각 노드의 분할 전략. 최적분할과 최적 랜덤분할. ‘best’, ‘random’, default=’best’

max_depth: 트리 깊이의 최대값. 값을 입력하지 않을 경우, 모든 leaf가 pure해질때까지 혹은, 분기된 노드 속 샘플수가 설정한 최소 샘플수(min_samples_split)보다 적게 될때까지 분기한다. ‘int값 입력’

min_samples_split: 분기 할 node 내 샘플의 최소 개수. 최소 개수보다 node 내 샘플 수가 적으면 leaf가 pure하지 않더라도 분기를 멈춘다. float 입력 시, 전체 샘플 개수 대비 float 비율만큼의 개수로 최소 샘플수가 설정된다. ‘int 혹은 float값 입력’, default=2

min_samples_leaf: leaf 노드에 있어야 하는 최소 샘플 수. 왼쪽 혹은 오른쪽 branch에 각각 min_samples_leaf만큼 훈련 샘플이 있어야 분기가 된다. ‘int 혹은 float값 입력’, default=2

min_weight_fraction_leaf: 모든 샘플의 가중치의 합계의 최소 가중치의 비율, 입력되지 않으면 모든 샘플의 가중치는 동일하다. ‘float 입력’, default=0.0

max_features: 최적의 분할을 찾기 위해 고려하는 feature의 개수. ‘int or flaot값’, ‘auto’, ‘sqrt’, ‘log2’, default=None.

random_state: 추정기의 무작위성 제어. ‘int 입력’, default=None

max_leaf_nodes: 최대 노드 수. default=None

min_impurity_decrease: 최소 불순도 감소값 이하인 경우에는 분기가 일어나지 않는다. ‘float’, default=0.0

ccp_alpha: 최소 비용-복잡성 가지치기에 사용되는 복잡도 매개변수. ccp_alpha보다 작은 비용-복잡도를 가진 하위 트리 중에 비용-복잡도가 가장 큰 하위 트리가 선택된다.

tree.score(X, y)로부터 얻는 값은 해당 모델의 결정계수이다. 모델의 설명력을 의미한다. 회귀트리의 경우, 훈련셋과 테스트셋의 설명력이 40~50%로 낮게 나타났다. 이럴 땐 파라미터를 조정하거나 아예 다른 학습 방식을 강구해야 한다.

안드레아스 뮐러, 세라 가이도, 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 번역개정판 (서울: 한빛미디어, 2019)

스티븐 마슬랜드, 알고리즘 중심의 머신러닝 가이드 제2판 Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition (경기: 제이펍, 2017)

피터 브루스, 앤드루 브루스, 피터 게데크, 데이터 과학을 위한 통계 2판 (서울: 한빛미디어, 2021)

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier, Scikit Learn,

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier

7.15.3 R에서 의사결정나무(Decision Tree) Example (2) : 은행 대출 데이터셋

1. 들어가기

의사결정나무(Decision Tree)는 데이터를 나무구조로 도표화하여 분석하는 방법으로 분류와 희귀분석에도 사용할 수 있습니다. 조금 더 구체적으로 말하면, 의사결정 트리는 각각의 내부 노드에 존재하는 개별 속성의 비동질성을 평가하는 이진 트리로서, 각각의 잎 노드(leaf-node)는 의사결정의 경로에 따라 나타나는 결과값 또는 클래스에 대응됩니다. 새로운 입력값을 넣으면, 의사결정 트리의 뿌리(Root)서부터 순회하며 결과값을 예측하게 됩니다.1)

의사결정나무분석은 시장조사, 광고조사, 의학연구, 품질관리 등의 다양한 분야에서 활용되고, 구체적인 활용 예는 고갯 타켓팅, 고객들의 신용점수화, 캠페인 반응분석, 고객행동예측, 고객 세분화 등을 들 수 있습니다.3) 이번 포스팅은 R에서 의사결정나무를 이용하여 은행 대출 데이터셋을 분류예측하는 예제를 살펴보도록 하겠습니다.

2-1. 의사결정나무의 구성요소

의사결정나무는 말그대로 나무모양으로 나타낼 수 있습니다. 자세히 말하면 아래 그림과 같이 나무를 거꾸로 해놓은 모양입니다.

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