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1. rpart (Recursive Partitioning and Regression Trees) : CART 알고리즘을 사용하여 기본적인 결정 트리를 구현library(rpart)library(rpart.plot)rpartmod 2. party and partykit : 조건부 추론 트리 (Conditional Inference Trees) 를 제공 library(party) partymod 3. C50 : C5.0 알고리즘을 사용하여 결정트리와 부스팅 모델을 제공 library(C50) c50mod 4. tree : 단순하고 기본적인 결정 트리 구현 library(tree) treemod 5. CHAID : CHAID 알고리즘으로 트리 구현install.packages("CHAI..

1. 의사결정나무(Decision Tree)란?입력 값들의 조합으로 출력 값을 분류, 예측하는 모형으로 트리 구조(Tree)의 그래프로 표현된다.  의사결정나무는 분류(classification)와 회귀(regression)가 모두 가능하다.  출력 값이 범주형인 경우나 연속형인 경우 모두 예측 가능하다는 뜻으로,분류의 경우 해당 terminal node의 종속변수(y)의 최빈값을 예측값으로 반환하고 회귀의 경우 해당 terminal node의 종속변수(y)의 평균을 예측값으로 반환한다.  2. 불순도, 불확실성나무의 가지를 나누는 기준은 불순도를 통해 정해진다.분류나무는 구분 뒤 각 영역의 순도(homogeneity)가 증가, 불순도(impurity) 혹은 불확실성(uncertainty)이 최대한 감소..