← 패턴 목록

의사결정나무 알고리즘 분류기준

3과목데이터 마이닝

핵심

CART=지니, CHAID=카이, C5.0=엔트로피. 매칭 뒤바꿈 함정.

공식

CART: 이산=지니계수, 연속=분산감소량, 이진 분리 CHAID: 이산=카이제곱, 연속=ANOVA F, 가지치기 X C5.0: 엔트로피, 다지 분리 함정: 지니↔엔트로피↔카이제곱 뒤바꿈

트리거 키워드

CARTCHAIDC5.0지니엔트로피카이제곱이진 분리

예시

'범주형 종속변수에 지니지수, 연속형 종속변수에 분산감소량을 사용하는 알고리즘은?' → CART

개념 정리

의사결정나무는 분리 기준에 따라 알고리즘이 나뉩니다. CART는 지니지수(연속형은 분산 감소)를, CHAID는 카이제곱 통계량을, C4.5·C5.0은 엔트로피 기반 정보이득을 사용합니다. ADsP에서는 알고리즘과 분리 기준의 매칭을 뒤바꿔 출제하므로 CART=지니, CHAID=카이제곱, C5.0=엔트로피를 짝으로 외우는 것이 핵심입니다.

이 패턴을 쓰는 법

3과목 데이터 분석의 데이터 마이닝 영역에서 문제 지문이나 보기에 CART, CHAID, C5.0, 지니, 엔트로피, 카이제곱, 이진 분리 같은 표현이 보이면 이 패턴을 먼저 떠올리십시오. 개념을 처음부터 따지지 않고 위 공식에 대입하는 것만으로 보기를 빠르게 좁힐 수 있습니다. 아래 관련 문항 10개가 모두 같은 방식으로 풀립니다.

관련 문항 10개

  • 이산형 종속변수에 지니계수를 분리 기준으로 사용하는 의사결정나무 알고리즘은?이산형 분류 기준: CART=지니, CHAID=카이제곱, C5.0=엔트로피입니다.해설 보기 →
  • 의사결정나무 알고리즘별 특성에 관한 설명으로 옳지 않은 것은?CHAID는 카이제곱·가지치기 없음·범주형 입력 필수입니다.
  • 의사결정나무의 특성으로 옳지 않은 것은?의사결정나무는 비모수적이며 다중공선성의 영향을 받지 않습니다.
  • 지니지수(Gini Index)와 엔트로피(Entropy)에 관한 설명으로 옳은 것은?지니지수·엔트로피는 작을수록 순도(불순도 ↓)가 높습니다.
  • 의사결정나무의 구조에서 끝마디(Terminal Node)에 해당하는 설명으로 옳은 것은?불순도를 가장 많이 줄이는 기준으로 나눈다는 원리 하나로 풀립니다
  • 의사결정나무에서 정보이득(Information Gain)의 의미로 옳은 것은?불순도를 가장 많이 줄이는 기준으로 나눈다는 원리 하나로 풀립니다
  • 의사결정나무의 정지 규칙(Stopping Rule)에 해당하지 않는 것은?불순도를 가장 많이 줄이는 기준으로 나눈다는 원리 하나로 풀립니다
  • 카이제곱 통계량을 분리 기준으로 사용하는 의사결정나무 알고리즘으로 옳은 것은?불순도를 가장 많이 줄이는 기준으로 나눈다는 원리 하나로 풀립니다
  • 종속변수가 연속형일 때 만드는 회귀나무(Regression Tree)의 분리 기준으로 옳은 것은?불순도를 가장 많이 줄이는 기준으로 나눈다는 원리 하나로 풀립니다
  • 의사결정나무가 가지는 단점으로 옳은 것은?불순도를 가장 많이 줄이는 기준으로 나눈다는 원리 하나로 풀립니다
관련 문항 풀기

같은 과목의 다른 패턴