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1. Contents 1) Decision Tree(결정 트리) Decision Tree(결정 트리)는 예 / 아니오에 대한 질문을 이어나가면서 정답을 찾아 학습하는 알고리즘으로서, 비교적 예측 과정을 이해하기 쉽고 성능도 뛰어남. Impurity(불순도)는 결정 트리가 최적의 질문을 찾기 위한 기준. Scikit-learn에는 Gini Impurity와 Entropy Impurity가 있음. 노드에서 데이터를 분할할 기준을 criterion이라고 하며, DecisionTreeClassifier 클래스의 criterion 매개변수의 기본 값이 "gini"임. Gini Impurity(지니 불순도)는 "1 - (음성 클래스 비율^2 + 양성 클래스 비율^2)"로 계산하며, 0.5가 나올 경우 클래스의 비율..