결정 트리 학습 알고리즘에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? | [7급 국가직 인공지능] 25년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[7급 국가직 인공지능] 25년 1회차
결정 트리 학습 알고리즘에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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C4.5, C5.0, CHAID, CART 등의 알고리즘이 있다.
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엔트로피는 어떤 집단에 각 부류의 데이터들이 균등한 비율로 섞여 있을수록 작아지는 특성이 있다.
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ID3 알고리즘은 범주형 속성값을 갖는 학습 데이터로부터 엔트로피 개념을 사용하여 결정 트리를 만든다.
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정보 이득(information gain)은 특정한 속성이 원하는 분류 방식에 부합하게 데이터를 나누는지를 측정할 수 있는 척도이다.
해설
옳지 않은 것은 엔트로피가 균등하게 섞일수록 작아진다는 설명이다. 엔트로피는 부류가 균등하게 섞일수록 커진다.
는 한 부류만 있으면 0이고, 두 부류가 반반이면 최댓값 1이 된다. 즉 엔트로피는 불순도가 클수록 커진다.
- 결정 트리 알고리즘에는 ID3, C4.5, C5.0, CHAID, CART 등이 있다.
- ID3는 범주형 속성 데이터에서 엔트로피 기반 정보 이득으로 분할 속성을 고른다.
- 정보 이득은 속성으로 나눴을 때 엔트로피가 얼마나 줄어드는지로 분류에 적합한 속성인지를 측정한다.
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