의사결정나무

1. 개요

• 선형회귀나 로지스틱회귀는 여러 변수간의 관계를 분석하는 용도
• 다만 구체적인 액션 플랜 (ex. 연매출 얼마 이상, 고객만족도 얼마 이상인 매장 점장 성과급 지급)을 세우기에는 부적합
• 이때 의사결정나무를 통해 각 연관 항목 별 적합 수치를 도출할 수 있음
• 의사결정나무는 수치형, 범주형 모두 분석 가능하며 각각 회귀나무, 분류나무라 명명
  • 회귀나무는 결과가 수치
  • 분류나무는 결과가 Yes, No
• 장점: 분석결과를 바로 액션 플랜으로 만들 수 있음
• 단점: 타 분석 모델보다 정확도가 5%정도 낮게 나타남