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결정트리 지룸ㄴ
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개별 Feature들을 개별적으로 판단하므로 Feature Normalization이 필요 없다.
라고 말씀해 주셨는데 해당 부분에 대하여 조금만 더 설명을 부탁드릴 수 있을까요?
예를들어 키와 몸무게의 Feature가 있다고 할 때, normalization을 하는게 더 이득이 아닌가 싶어 질문드리고 싶습니다.
답변 1
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Daniel Park
지식공유자
안녕하세요 수강생님!
결정트리에서는 여러 Feature들을 동시에 함께 보지 않습니다
키와 소득으로 예를 들어보겠습니다.
키의 단위는 대략 150~190 cm 이고, 소득의 단위는 1,000,000 ~ 1,000,000,000 원이라고 가정해보겠습니다.
Dicision Tree에서는 이러한 각 feature들을 별도로 다루게됩니다.
즉, 어떠한 학습을 수행할 때 '키의 경우는 168cm에서 나누어야겠다'
'소득의 경우에는 35,000,000원 부근에서 나누어야겠다'
이러한 식으로 각각 판단이 일어나게 됩니다.
따라서 여러 Feature들을 동시에 고려할때는 꼭 필요한 Scale을 맞추는 normalization 과정을 굳이 하지 않아도 되는 것입니다.