결정 트리 시각화 실습
이진 분류를 위한 축 정렬 분할 시뮬레이터.
결정 트리는 데이터를 더 작은 영역으로 재귀적으로 분할합니다. 이 시뮬레이터에서는 x 또는 y 축을 기준으로 임계값을 사용합니다.
각 내부 노드는 x <= 22 같은 규칙을 묻습니다. 리프 노드는 클래스 확률과 최종 라벨을 출력합니다.
클래스 비율 p_k에 대해 지니 불순도는 다음과 같습니다:
$$ G = 1 - \sum_k p_k^2 $$
모델은 후보 분할을 시도해 자식 노드의 가중 불순도를 최소화하는 분할을 선택합니다.
- 최대 깊이는 트리 복잡도를 제한합니다.
- 최소 샘플 수는 불안정한 미세 분할을 방지합니다.
- 순수 리프(한 클래스만)는 자연스럽게 종료됩니다.
얕은 트리는 일반화가 더 잘 되고, 깊은 트리는 지역 노이즈에 과적합될 수 있습니다.
- 클래스 A/B 포인트를 추가하거나 데모 패턴을 로드합니다.
- 다양한 최대 깊이/최소 샘플 설정으로 학습합니다.
- 영역 경계, 텍스트 규칙, 분할 로그를 관찰합니다.
- 단순/복잡 트리를 비교해 해석 가능성과 적합도를 봅니다.
캔버스에서 셀을 클릭해 샘플을 추가한 뒤 학습해 분할 규칙과 결정 영역을 생성합니다.
모델 정보
점 수: 0 A | 0 B
최근 분할 점수: -