🧩 전체 목표머신러닝 모델 중 하나인 의사결정나무(Decision Tree) 는 데이터에 조건 분기를 적용하며 예측을 수행하는 모델이다. 데이터에 있는 규칙을 학습을 통해 자동으로 찾아내 트리기반의 분류 규칙을 만든다. 이 글에서는 의사결정나무가 어떻게 작동하는지, 주요 알고리즘 종류는 무엇인지, 실무에서 어떻게 활용되는지까지 단계별로 정리한다.🧩 전체 학습 흐름 (6단계)🔹 1. 기본 개념 이해의사결정나무는 조건(if/else)을 따라가며 데이터를 분기해 예측을 수행하는 트리 기반 모델이다.입력값의 특성을 기준으로 데이터를 분할하며 학습분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 모두 사용 가능🔹 2. 분기 기준 (불순도 지표)트리는 데이터를 어떻게 나눌지를 결정하기 위..