의사결정나무 알고리즘과 분리 기준에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 4회 상세 페이지
1[ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 4회
의사결정나무 알고리즘과 분리 기준에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
1
CART 는 분류나무에서 지니 지수를 쓴다
2
C4.5 는 정보이득비(Gain Ratio)를 쓴다
3
CHAID 는 범주형 목표에 카이제곱 검정을 쓴다
4
CART 는 한 노드를 여러 가지로 다지 분리한다
해설
CART 는 매 노드를 항상 두 갈래로 나누는 이진 분리를 하므로 다지 분리를 한다는 설명은 틀렸다.
다지 분리는 C4.5 와 CHAID 의 특징이며, CART 회귀나무는 분산 감소량이 가장 큰 분리를 고른다.
- CART 분류나무: 지니 지수가 가장 많이 줄어드는 분리를 고른다
- C4.5: 엔트로피 기반 정보이득을 분기 수로 보정한 이득비를 쓴다
- CHAID: 카이제곱 통계량의 p값이 가장 작은 변수로 분리한다
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