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📚 목차 1. 의사결정나무란? 2. 의사결정나무의 장단점 3. 의사결정나무 구조 및 용어 4. 의사결정나무의 분리조건 4.1. 의사결정나무 기반 예측 모델링 4.1.1. MSE(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차) 4.1.2. MAE(Mean Absolute Error, 평균 절대 오차) 4.2. 의사결정나무 기반 분류 모델링 4.2.1. 지니 지수(Gini Index) 4.2.2. 엔트로피 지수(Entropy Index) 5. 의사결정나무 변수별 중요도 계산 1. 의사결정나무란? 의사결정나무(Decision Tree)는 설명변수(X) 간의 관계나 척도에 따라 목표변수(Y)를 예측하거나 분류하는 문제에 활용되는 나무 구조의 모델입니다. 즉, 설명변수의 관측값을 모델에 입력해 목표변수를 분..

📚 목차 1. 로지스틱 회귀분석 정의 2. 로지스틱 회귀분석의 등장 배경 3. Odds(오즈 또는 승산) 및 Odds Ratio (오즈비 또는 승산비) 3.1. Odds(오즈 또는 승산) 3.2. Odds Ratio (오즈비 또는 승산비) 4. 연결함수(Link Function) 5. 우도(가능도, Likehood) 1. 로지스틱 회귀분석 정의 로지스틱 회귀분석은 설명변수(독립변수, X)와 범주형 목표변수(종속변수, Y) 간의 관계를 모형화하여 목표변수를 분석하거나 분류하는 통계적 방법론입니다. 특히, 로지스틱 회귀분석을 활용한 분류(classification) 문제에서는 목표변수를 직접 예측(prediction)하는 것이 아닌 2개의 클래스(e.g., '성공' or '실패') 중 하나의 클래스로 예측할..