의사결정 트리의 놀라운 힘 — 단순한 규칙이 만들어내는 강력한 ML

의사결정 트리의 본질

복잡한 신경망과 LLM이 주목받는 시대에도, 의사결정 트리(decision tree)는 여전히 머신러닝에서 가장 강력하고 이해하기 쉬운 도구 중 하나다. MLU-Explain의 인터랙티브 시각화는 이 "비합리적인 힘"을 직관적으로 보여준다.

의사결정 트리란 무엇인가

의사결정 트리는 데이터를 분류하거나 예측하기 위해 중첩된 if-else 규칙을 트리 구조로 조합한 모델이다. 각 내부 노드는 특정 특징(feature)에 대한 질문을 나타내고, 각 리프 노드는 예측값을 나타낸다.

왜 "비합리적으로" 강력한가

의사결정 트리의 놀라운 점은 몇 가지 이유에서 비롯된다:

해석 가능성: 모델의 판단 과정이 완전히 투명하다. 각 결정이 어떤 규칙에 의해 이루어졌는지 명확히 알 수 있다

전처리 최소화: 피처 스케일링이나 정규화 없이 바로 사용 가능하다

비선형 관계 처리: 복잡한 비선형 결정 경계를 자연스럽게 학습한다

앙상블의 기반: Random Forest, XGBoost, LightGBM 등 최강의 앙상블 모델들이 모두 의사결정 트리를 기반으로 한다

인터랙티브 시각화의 가치

MLU-Explain의 시각화는 의사결정 트리가 데이터를 분할하는 과정을 실시간으로 보여준다. 트리 깊이를 조절하며 과적합과 일반화 사이의 균형을 직접 경험할 수 있어, ML을 처음 배우는 사람에게도 전문가에게도 가치 있는 자료다.