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제3장. 의사결정나무분석

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by

현정 김

on 12 January 2015

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Transcript of 제3장. 의사결정나무분석

제3장. 의사결정나무분석
1. 의사결정나무의 개념
5. 요약 테이블 작성
의사결정나무란?
의사결정 규칙을
나무 구조
로 도표화 하여 분류와 예측을 수행하는 분석 방법
1.1 구성요소
뿌리마디
1.2 형성과정
1단계 - 의사결정나무의 형성
분석사례1 - 분류나무
(3) 의사결정나무의 수정
분석사례2 - 회귀나무
(1) 변수들의 분포에 대한 탐색
김도연 김현정 박나은 박소진 우주경
목 차
1. 의사결정나무의 개념
1.1 구성요소
1.2 형성과정
2. 의사결정나무의 분리기준
2.1 분류나무
2.2 회귀나무
2.3 정지규칙 & 가지치기
3. 의사결정나무의 특징
장점 & 단점
4. 분석사례
분류나무, 회귀나무, 대화식 수행
5. 요약 테이블 작성
3. 의사결정나무의 특징
분류 또는 예측의 과정이
나무 구조에 의한
추론 규칙에 의해서 표현
→ 다른 방법에 비해 쉽게 이해
2단계 - 가지치기
3단계 - 타당성 평가
4단계 - 해석 및 예측
분리 기준과 정지 규칙을 지정
부적절한 추론 규칙을 가지고 있는 가지 제거
모형평가도구 또는 교차 타당성 등을 이용
2. 의사결정나무의 분리기준
2.1 분류나무
목표변수

이산형
인 경우,
각 범주에 속하는 빈도에 기초하여 분리가 일어남

분류나무를 구성
한다
- 분리기준 -
1. 카이제곱 통계량의 p 값

2. 지니 지수

3. 엔트로피 지수
2.2 회귀나무
목표변수

연속형
인 경우,
평균과 표준편차에 기초하여 분리가 일어남

회귀나무를 구성
한다
- 분리기준 -
1. F 통계량의 p 값

2. 분산의 감소량
2.3 정지규칙 & 가지치기
정지규칙
: 더 이상 분리가 일어나지 않고,
현재의 마디가 끝마디가 되도록
하는 여러가지 규칙
가지치기
: 형성된 의사결정나무에서
적절하지 않은 마디를 제거
장 점
1. 해석의 용이성
2. 교호작용 효과의 해석
3. 비모수적 모형
단 점
→ 두 개 이상의 변수가 결합하여 목표변수에
어떻게 영향을 주는지 쉽게 알 수 있다.
→ 선형성, 정규성 또는 등분산성 등의 가정을
필요로 하지 않는 비모수적인 방법.
→ 사용자가 쉽게 이해 할 수 있다.
1.비연속성
2. 선형성 또는 주효과의 결여
3. 비안정성
→ 분리의 경계점 근방에서는
예측 오류가 클 가능성
→ 분석용 자료에만 의존함으로
새로운 자료의 예측에서는
불안정할 가능성이 높다.
→ 선형 또는 주효과 모형에서와
같은 결과를 얻을 수 없다.
요약 테이블 작성
의사결정나무에 대한 분석을 모두 수행한 후,
개체수(n), 각 변수에 대한 중요도,
목표변수의 특정 범주의 비율,
의사결정 규칙 등
을 보기 좋게 정리하면
목표변수를 고려한 세분화 테이블을
작성할 수 있다.
Thank
You~
분석사례
- 분류나무, 회귀나무, 대화식 수행 -
신용평가 문제
(1) 분석흐름도 작성과
변수탐색
(2) 모형평가와 결과
평균임금의 예측
(2) 의사결정트리 노드의 실행 & 결과
분석사례3
의사결정나무분석의
대화식 수행
부모마디로 부터 자식마디들이 형성될 때 기준
자식마디
부모마디
끝마디
중간마디
가지
조사시점
1978년
1985년
성별
나이
"의사결정나무의 형성을 조절"
수입대비 부채비율
부실거래의 수
가장 오래된 거래의 개월 수
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