의사 결정 트리 빌더

중요

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의사 결정 트리는 방문자 특성 및 관계를 평가하는 데 사용되는 예측 분석 시각화입니다. 의사 결정 트리 빌더에서는 지정된 긍정적인 사례와 입력 세트를 기반으로 의사 결정 트리 시각화를 생성합니다.

의사 결정 트리는 긍정적인 사례를 기반으로 한 특정 규칙을 만족하는 방문자를 식별하는 규칙(또는 필터) 세트가 있는 이진 분류기입니다. 의사 결정 트리에서는 규칙을 설정하여 이 긍정적인 사례를 만족하는(또는 만족하지 않는) 방문자를 분류합니다. 이 규칙들은 이러한 긍정적인 사례 결과를 충족하는 신뢰 수준을 제공하는 트리 맵을 생성합니다.

각 레벨의 입력을 검토하고 지정된 분할 지점에서 최대 정보 이득을 제공하는 항목을 선택하여 의사 결정 트리를 작성합니다. 각 변수 수준에 대한 분할 포인트는 두 개의 세트를 생성합니다.

  • 분할 점보다 작거나 같은 값 및
  • 분할 점보다 큰 값.

의사 결정 트리를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 의미 있는 분석과 해석을 짧은 시간에 수행할 수 있습니다.
  • 자동화된 세그먼트 생성을 사용합니다.
  • 많은 양의 데이터를 기반으로 모델에서 참조를 신속하게 생성할 수 있습니다.

도구 모음 및 메뉴

도구 모음에는 양수 케이스를 설정하고 입력 목록을 추가하는 기능을 포함하여 결정 트리에 대한 단추 및 메뉴 명령이 포함되어 있습니다.

다른 시각화처럼, 요소 파인더 창에서 직접 드래그할 수도 있지만, Dimension 및 요소를 드래그하여 놓을 수 있습니다.

자세한 내용은 의사 결정 트리 옵션.

입력 목록

이 영역은 트리 모델에 대한 입력을 표시합니다. 트리 표시 영역의 노드와 일치하도록 색상으로 코딩됩니다.

입력을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 모델에서 입력을 제거하고 재설정할 수 있습니다.

트리 노드 위로 마우스를 가져가면 해당 노드에 대한 분기를 따라 분할 조건이 표시되고 해당 노드의 예측이 신뢰 값과 함께 표시됩니다.

트리 표시

이 영역에는 예측에 따라 리프 노드가 색상 코딩된 트리 모델이 표시됩니다. 양수 사례의 True 예측을 위한 녹색, False 예측을 위한 빨간색.

분할 노드는 선택 조건과 일치하는 입력으로 색상 코딩됩니다. 노드 위로 마우스를 이동하면 분할에 대한 정보가 표시되고 입력 목록이 확장되어 분기 및 훈련 세트의 배포를 따라 분할점이 표시됩니다.

임계값 아래의 노드는 기본적으로 표시되지 않습니다. 분기를 탐색하려면 확장 가능한 노드(+ 기호로 표시됨)를 클릭합니다. 루트 노드를 클릭하여 전체 트리 표시로 돌아갑니다.

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