ADsP › 🤖 [예시문제] (2026-08-15)

6. [예시문제] 데이터 마이닝 기법 중, 데이터를 특정 규칙에 따라 분류하여 예측 모델을 생성하는 '의사결정나무(Decision Tree)' 알고리즘의 주요 특징으로 가장 적절한 것은 무엇인가?

  1. 과적합(Overfitting) 발생 가능성이 매우 낮아 가지치기가 불필요하다.
  2. 모델의 결과가 시각적으로 직관적이며 해석하기 쉽다.
  3. 선형적인 관계만을 학습하며 비선형 데이터에는 적용하기 어렵다.
  4. 수많은 독립 변수 간의 복잡한 상호작용을 자동으로 포착하기 어렵다.

정답: 2번

의사결정나무는 시각적으로 나무 형태의 규칙으로 표현되어 해석이 매우 용이하다는 장점이 있습니다. 그러나 과적합이 발생하기 쉬워 가지치기가 필요하며, 선형/비선형 관계 모두를 학습할 수 있습니다. 복잡한 상호작용 포착에 강한 편입니다. 따라서 '모델의 결과가 시각적으로 직관적이며 해석하기 쉽다'가 가장 적절한 특징입니다.