Decision Tree란?
"이 피처 값이 X보다 큰가?"의 연쇄 질문으로 분기하는 모델이다.
장단
- ✅ 해석 쉬움 (시각화 가능)
- ✅ 전처리 덜 필요
- ❌ 단독으론 과적합
Random Forest·XGBoost의 기반.
Decision Tree란?
정의
질문의 이진 분할로 예측하는 트리 기반 모델. 해석 가능성이 강점.
다른 표현결정 트리
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.