의사결정 포레스트용 적절한 데이터
결정 트리는 표 형식의 데이터 세트 (스프레드시트, CSV 파일 또는 데이터베이스 테이블에 표시할 수 있는 데이터)가 있는 경우에 가장 효과적입니다. 표 형식 데이터는 가장 일반적인 데이터 형식 중 하나이며, 결정 트리는 이를 모델링하는 데 사용하는 '기본' 솔루션이어야 합니다.
표 1. 표 형식 데이터 세트의 예시입니다.
| 구간 수 |
눈 수 |
체중 (lbs) |
종 (라벨) |
| 2 | 2 | 12 | 펭귄 |
| 8 | 6 | 0.1 | 거미 |
| 4 | 2 | 44 | 개 |
| … | … | … | … |
결정 트리는 신경망과 달리 모델 표 형식 데이터를 기본적으로 사용합니다.
결정 트리를 개발할 때 다음과 같은 작업을 할 필요가 없습니다.
- 특성 정규화 또는 원-핫 인코딩과 같은 사전 처리를 실행합니다.
- 보간을 실행합니다 (예: 누락된 값을
-1로 바꾸기).
그러나 결정 트리는 이미지나 텍스트와 같은 표 형식이 아닌 데이터 (비정형 데이터라고도 함)를 직접 소비하는 데는 적합하지 않습니다. 예, 이 제한사항을 해결하는 방법이 있지만 일반적으로 신경망이 비정형 데이터를 더 잘 처리합니다.
의사결정 포레스트는 샘플이 효율적입니다. 즉, 의사결정 트리는 소규모 데이터 세트 또는 특성 수 / 예시 수의 비율이 높은 (1보다 클 수 있음) 데이터 세트에서 학습하는 데 적합합니다. 결정 트리는 모든 머신러닝 모델과 마찬가지로 샘플 효율적이지만, 사용할 수 있는 데이터가 많을 때 가장 효과적입니다.
결정 트리는 일반적으로 비슷한 신경망보다 빠르게 추론합니다. 예를 들어 중형 크기의 결정 포레스트는 최신 CPU에서 수 마이크로초 내에 추론을 실행합니다.
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최종 업데이트: 2025-02-25(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-02-25(UTC)"],[[["Decision forests are highly effective for modeling tabular data, making them a primary choice for datasets commonly found in spreadsheets, CSV files, or databases."],["Unlike neural networks, decision forests directly handle tabular data without requiring preprocessing steps like feature normalization or imputation."],["While decision forests can be adapted for non-tabular data like images or text, neural networks are generally better suited for such data types."],["Decision forests are sample efficient, performing well even with small datasets or those with a high feature-to-example ratio, but still benefit from larger datasets."],["Decision forests offer faster inference speeds compared to neural networks, typically completing predictions within microseconds on modern CPUs."]]],[]]
