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1. 지도 학습 모델, 의사결정나무 (Decision Tree)의 개념 개념도 개념 빅데이터 및 인공지능 분석을 위해 의사결정 규칙을 나무 구조로 도표화하여 분류와 예측을 수행하는 분석 기법 의사결정 나무 (의사결정 트리)는 두 개 이상의 변수가 결합하여 목표 변수에 어떻게 영향을 주는지 쉽게 알 수 있으며, 트리 구조로 표현되기 때문에 모형을 쉽게 이해   2. 의사결정나무 기반 분석

I. 지도 학습의 개요 가. 지도 학습 (Supervised Learning)의 개념 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning) 기법 나. 지도 학습의 특징 명시적인 정답이 주어진 상황에서 기계를 학습 시키기 위해 데이터와 레이블을 사용 사람이 목표값에 개입하므로 정확도가 높으나 시간이 오래걸리고 필요 데이터량이 많음   II. 지도 학습의 기법 및 알고리즘 가. 지도