정의 : 장점 -> 해석력이 높음, 직관적, 범용성(X,Y가 연속형이든 분류형이든 다 활용 가능) 단점 -> 높은 변동성(sample 이 조금만 바뀌어도 트리구조 바뀜). 샘플에 민감함 class: 분류 value : 평균값 Cross Entropy : -plog2p-(1-p)log2(1-p) -> 직관정 정의는 0또는 1일 확률이 최소고 0.5일 확률이 최대가 되게 하는 함수 Information Gain = Entropy before - Entropy after -> information gain 값으로 각각의 변수들 평가 -> 각각의 노드에 대해 다음 식 처럼 가중치를 주어 계산 information gain 값을 outlook humidity wind에 대해 각각 구하고 IG 가 가장 높은 변수를..
