ML feature의 중요한 역할 지표 (결정 트리 알고리즘)

 

결정 트리 모델은 균일도의 기반해서 어떤 속성을 규칙 조건으로 선택하느냐가 

중요한 요건 중 하나임.

몇 가지의 feature가 명확한 규칙 트리를 만드는 기여함.

▶ 이걸로 모델이 간결하고 outlier에 강한 모델을 만들 수 있음.

 

그래서 feature의 중요한 역할 지표를 확인해볼 수 있는데

: DecisionTreeClassifier 객체의 feature_importances_ 속성으로 확인할 수 있음.

petal length가 가장 중요도가 높은 피쳐이고 (수치는 0.555)

sepal width이 0으로 가장 중요도가 낮은 피쳐이다.

 

이전에 올렸던 graphviz와 중요한 피처 지표를 활용한다면

알고리즘이 어떻게 동작하는지 직관적으로 이해하기 쉽다 ✅