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지니 계수는 머신러닝, 특히 의사결정 트리(Decision Tree) 모델에서 중요한 역할을 수행한다. 데이터 집합의 불순도를 측정하는 데 사용되며, 의사결정 트리가 데이터를 어떻게 분할할지 결정하는 데 핵심적인 지표로 활용된다. 이 글에서는 지니 계수의 기본 개념부터 계산 방법, 그리고 실제 머신러닝 모델에서의 활용 예시까지 자세히 알아본다.🤔 지니 계수란? (What is Gini Impurity?)지니 계수는 데이터 집합 내에서 특정 클래스에 속하는 샘플들이 얼마나 섞여 있는지를 나타내는 지표이다. 다시 말해, 데이터 집합의 불순도(impurity)를 측정하는 데 사용된다. 지니 계수가 낮을수록 데이터 집합이 순수하며, 특정 클래스의 샘플들로 잘 구성되어 있음을 의미한다. 반대로 지니 계수가 높을..

머신러닝에서 의사결정 규칙은 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리는 데 사용되는 간단하면서도 강력한 방법입니다. 이 글에서는 의사결정 규칙의 기본 개념부터 실제 적용 사례, 그리고 장단점까지 자세히 살펴보겠습니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 예시와 함께 설명할 예정입니다.🤔 의사결정 규칙이란? (What are Decision Rules?)의사결정 규칙은 특정 조건이 만족될 때 특정 결정을 내리는 간단한 규칙들의 집합입니다. 각 규칙은 'IF 조건 THEN 결과' 형태로 표현됩니다. 예를 들어, 'IF 온도가 25도 이상 THEN 에어컨을 켜라'와 같은 규칙이 있습니다. 이러한 규칙들은 데이터의 패턴을 학습하여 예측 모델을 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 머신러닝에서 의사결정 규칙은 ..