Decision Tree, Decoding Tree   결정 트리, 결정도, 디코딩 트리

(2024-02-05)

결정 나무


1. 결정 트리 (Decision Tree), 디코딩 트리 (Decoding Tree) 이란?

  ㅇ 개요
     - 각 노드 마다 하나의 결정(Yes/No 등)을 나타내고,
     - 이 결정에 따르는 가능한 출력들을, 자손들(부 트리,subtree)로써 갖으며,
     - 말단 노드(Leaf Node)에 이르면, 최종 결정을 하게되는 (결과값을 갖게되는) 트리

  ㅇ 고려 사항  :  (흔련 집합을 통해, 결정 트리를 만들 때 유념해야 할 것)
     - 각 노드 마다 결정(판단) 조건(질문)을 어떻게 만들 것인가?
     - 각 노드 마다 몇 개의 분기(가지)를 갖게 할 것인가?
     - 언제 멈출 것인가?
     - 매 잎(leaf) 노드 마다 어느 부류로 할당(결정)할 것인가?

  ㅇ 특징
     - 통상, 이진트리 형식을 갖춤
        . 사실상, 모든 트리이진 트리로 변환 가능
     - 선형 모델과 달리 복수의 비교식(분기)을 갖음
        . 보다 일반적이고 유연성 있음

  ㅇ 용도
     - 기계 학습에서, 분류기(Classifier)로써 활용
        . 컴퓨터를 이용하여 분기(Yes/No 결정) 질문을 자동으로 만들어냄
     - 결정 트리 구조를 통해, 어떤 규칙이 내재해 있는가를 알 수 있는 등

  ㅇ 例) 예/아니오로 20번 이내로 답하며, 정답을 맞추는(최종 결정을 하게 되는), 스무고개 놀이


2. 코드를 만들어가는 단순한 결정 트리의 例)

  ㅇ 하나의 초기 상태심볼 수 만큼의 결정 상태를 갖음
  ㅇ 매 분기점(branch) 마다 단일 조건으로 검사를 함
  ㅇ 결정 상태(leaf)에 이르면 심볼을 결정하게됨.
     
     -  소스 알파벳 S = {s1,s2,s3,s4}
     -  코드 알파벳 C = {0,1}
     *  코드 심볼의 결정 
        . s1 = 0, s2 = 10, s3 = 110, s4 = 111

코드 용어
   1. 코드 용어   2. (소스/코드) 알파벳   3. 코드 확장   4. 전치 코드   5. 동시 코드   6. 결정 트리   7. 크라프트 부등식   8. 코드 길이   9. 코드 북   10. 가변 길이 코드   11. 유효 부호어   12. 부호화율   13. 등가 부호  
결정이론
   1. 결정 이론   2. 결정 규칙   3. 결정 트리   4. ML 규칙   5. MAP 규칙   6. 결정 이론 용어   7. 손실함수,위험함수  
트리
   1. 트리   2. 트리 용어   3. 트리 종류   4. 트리 순회   5. 스패닝 트리   6. 이진 트리   7. 이진 트리 종류   8. 이진 탐색 트리   9. B 트리 (균형 트리)   10. 이진 힙   11. 멀티캐스트 트리   12. 결정 트리  


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