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Decision Tree를 이용하여 모형화 하기로 결정하였다. 1. 분석 Data
2. Data Set 내용
3. 1 테이블 레이아웃
3. 2,3 데이터 분포도
4. 방법론-의사결정나무
4.1 의사결정나무 구성요소
4. 2 프로젝트생성
4. 3 프로젝트 노드 생성
4. 4 Input D
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결정 관련문제 등에 널리 활용될 수 있다.
(3) 의사결정 나무
의사결정나무(decision tree)기법이란 정보가 불확실하거나 불완전한 위기의 상황 하에서 의사결정하는 데 이용되는 기법이다. 이는 의사결정에서 고려되는 여러 대체안의 구조를 마
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Exploring, Modifying, Modeling, Assessment)
5. 의사결정나무
III. 분석
1. 데이터 탐색 및 전처리(Data preprocessing ; Sampling, Exploring, Modifying)
2. 의사결정나무(Decision Tree ; Modeling)
3. 연관성분석(Association ; Modeling, Assessment)
IV. 결론
V. Reference
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적용시켜 패턴을 추출해 낸다.
Neural Network, 결정트리등의 기법 사용
분석목적에 따라 적절한 기법을 사용하여 예측모형을 만드는 단계
마. Reporting/Visualization 단계
그래프나 각종 차트등으로 사용자들에게 보기 편하고 이해하기 쉬운 형태
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의사결정나무 분석기법 그 의미와 적용사례」
인터넷
1. 네이버 (www. naver.com)
2. 구글 (www.google.co.kr)
3. 부산대 통계학과 (www.home.pusan.ac.kr)
4. Stat 통계정보 통계학원(www.statinfo.co.kr) Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. Decision Tree의 개념
2. Decision-Tree의
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