분류 및 회귀 트리 CART 의사 결정 트리
CART 의사결정 트리는 분류 및 회귀 작업에 사용할 수 있는 의사결정 트리 알고리즘입니다. 1977년 버클리 대학의 통계학 교수인 레오 브라이먼과 찰스 조엘 스톤, 스탠포드 대학의 통계학 교수인 제롬 H. 프리드먼과 리처드 올센이 개발했습니다. 이 알고리즘은 데이터 마이닝과 머신 러닝 분야에서 널리 사용됩니다. 핵심은 데이터 집합을 점점 더 작은 하위 집합으로 재귀적으로 분할하고 그 과정에서 의사결정 트리를 구축하는 것입니다.
CART는 각 내부 노드에 결정 규칙이 있고 각 리프 노드가 예측 결과를 제공하는 이진 트리를 생성합니다. 각 분할은 단일 변수의 임계값을 기준으로 수행됩니다. CART는 과도한 적합을 피하고 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 가지치기 전략을 사용합니다. CART는 다양한 유형의 예측 작업에 적합한 분류 트리와 회귀 트리를 구축할 수도 있습니다.
참고문헌
【2】CART의 역사
【3】분류 및 회귀 트리