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의사결정 트리(Decision Tree), 강화학습, 몬테카를로 트리 탐색(MCTS) 등에 대해 자세히 설명한 자료 찾아줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
의사결정 트리(Decision Tree)는 여러 모델(여기서는 결정 트리)을 활용하여 하나의 모델을 이루는 앙상블 기법 중 하나입니다. 이는 지도 학습 문제 유형 중 회귀 및 분류에 적합한 방법으로, 일반적인 데이터에 잘 작동합니다. 의사결정 트리는 아웃라이어에 거의 영향을 받지 않고, 선형이나 비선형 데이터에 상관 없이 잘 작동하는 장점이 있습니다. 단점으로는 학습 속도가 다소 느리고, 모델에 대한 해석이 어려울 수 있습니다. 이 알고리즘은 앙상블 기법 중 가장 보편적으로 사용되는 방법 중 하나로, 다음 단계인 부스팅 모델을 이해하기 위해 중요한 기본 알고리즘이라고 할 수 있습니다.특히 시각화 측면에서는 결정 트리에 못 미치지만, 기본적인 개념을 파악하기에는 필수적인 알고리즘입니다.
열심히 읽고 답변했어요!
