머신 러닝(Machine Learning)에서 활용되는 의사결정나무(Decision Tree) 모델

의사결정나무는 특성 값에 따라 분기 조건을 재귀적으로 적용하여 예측 규칙을 트리 구조로 표현하는 지도 학습 모델이다. 분류·회귀 모두 적용 가능하며 결과 해석이 용이해 의료·금융·제조·마케팅 영역에서 폭넓게 활용되고, 비모수 모델로 데이터 분포 가정이 없어 전처리 부담이 낮은 장점을 가진다.