의사결정나무의 정의
의사결정나무(decision tree)는 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류 하거나 예측을 수행하는 계량적 분석방법이고 가능한 모든 대안들과 각 대안에서 발생할 수 있는 불확실성 및 그 결과를 있는 그대로 그림으로 나타낸 것이다. 분석과정
1. 의사결정나무의 정의
의사결정나무는 의사결정규칙을 나무구조의 모형을 만들어 하나의 대상을 몇 개의 소집단으로 구분하는 분류 또는 예측을 수행하는 분석방법으로써 적용결과에 의해 if-then 으로 표현되는 규칙을 생성한다. 다른 Data mining 기법들에 비해 분석과정이 나무구조로 표현
Ⅱ. 본론
1. 정책과 의사결정
1) 정책의 개념
어떤 한 사회분야에서 사회적 시스템, 구조, 문화, 가치, 규범, 물리적 환경 등을 어떻게 바꾸며 또 어떠한 방법으로 바꾸고자 하는가 하는 정부 간여(intervention)의 수단이다. 다시 말하면 정책이란 어떠한 사회를 어떻게 만들겠다고 하는 것을 권위있게 결
1. 의사결정나무란?
가능한 모든 대안들과 각 대안에서 발생할 수 있는 불확실성 및
그 결과를 있는 그대로 그림으로 나타낸 것
의사결정의 선택 가능한 대안들과 연관된 불확실한 사건들의 가능한 결과 값들에 따라, 의사결정 문제의 계획 범위 안의 가능한
모든 경로를 상세히 표현 할 수 있음
II. 휴리스틱
휴리스틱(heuristic) 방법은 시물레이션 기법에 인간의 지혜와 판단을 가미하는 방법이다. 즉 분석되어야 할 대체안의 수를 의사결정자의 판단에 의해 제한하여 비교를 용이하게 하는 것으로 정밀한 수학적 모형이 적절치 못한 비구조적 문제를 다루는데 유용한 기법이다. 때로는 휴리스틱
새로운 제품을 개발하는 것에 성공했을 경우에만 Contract Guarantee를 할 수 있는 기회가 생김. 따라서, 프로젝트를 계속하기로 결정하고, R&D가 성공하였을 경우에 새로운 Decision node(Contract Guarantee)를 추가하게 된다. 만약 보증계약을 맺지 않는다면 기존의 확률 node를 사용하고, 보증계약을 맺는다면 확률이
I. 개인의사결정과 집단의사결정기술
1. 개인의사결정기출의 2유형(Individual Decision-Making Skill)
가. 의사결정나무 분석(Decision Tree Analysis)
의사결정수(樹, decision tree)라고 부르며 대안들이 가져올 결과를 확률적으로 표시하여 분석하는 것이다. 예를 들어 예산 삭감이 되어 그 대안결정으로 복지조직
사전에 캠페인이 제안되었다. 이 사례의 목표는 대출제안을 수락할 것 같은 고객의 특징을 찾는 데 있다.
분류나무 모형
전체 변수를 사용했을 때 가장 낮은 RMSE값 도출
규칙 1
IF(소득>118.5)
AND(월별 신용카드 사용액>2.95)
AND(담보부채권>41)
규칙 2
IF(소득>118.5)
AND(교육 수준>1.5)
대기행렬에서 차례를 기다리거나 아니면 대기를 포기하고 다른 곳으로 가게 된다.
대기행렬이론(queuing theory)은 고객과 서비스시설과의 관계를 확률론에 의하여 모형을 설정하고 서비스를 받는 단위와 서비스설비와의 사이에서 최적의 수량관계를 찾아내고자(경제적 규모)하는 의사결정기법이다.
I. 개인 의사결정의 기술
(1) 의사결정나무분석
개인의 의사결정 기술로써 개인이 가능한 여러 대안을 선정하고 각각의 대안을 택했을 경우와 그렇지 않을 경우의 결과를 그림으로 그려서 생각하는 방법이다. 그림의 모양이 나무와 비슷하여 의사결정나무분석이라 한다.
(2) 대안선택흐름도표