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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..