문제
의사 결정 나무에 대한 설명 중 적절하지 않은 것은?
① 비지도 학습으로 상향식 접근 방법을 이용한다. ② 구조가 단순하여 해석이 용이하다. ③ 목표 변수가 이산형인 경우 분류나무 목표변수가 연속형인 경우 회귀나무가 있다. ④ 부모마디보다 자식마디의 순수도가 증가하도록 분류나무를 형성해 나간다.
정답
1번
해설
정답: 1. 의사결정나무는 목표 변수(레이블)가 있는 지도 학습이며, 뿌리에서 잎으로 분할해 내려가는 하향식(top-down) 분할로 형성된다. 따라서 "비지도 학습으로 상향식 접근"이라는 설명은 옳지 않다.
오답 풀이
- 1번: 의사결정나무는 지도 학습이며 하향식 분할을 사용하므로 옳지 않아 정답이다.
- 2번: 나무 구조가 직관적이라 결과 해석·설명이 용이하다.
- 3번: 목표가 이산형이면 분류나무, 연속형이면 회귀나무로 구분된다.
- 4번: 분할 시 부모보다 자식 마디의 순수도(불순도 감소)가 커지도록 트리를 키운다.
보충 개념 의사결정나무는 불순도(지니·엔트로피)를 줄이는 방향으로 재귀 분할하며, 과적합 방지를 위해 가지치기(pruning)와 정지 규칙을 적용한다.