6. [예시문제] 데이터 마이닝 기법 중, 데이터를 특정 규칙에 따라 분류하여 예측 모델을 생성하는 '의사결정나무(Decision Tree)' 알고리즘의 주요 특징으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
- 과적합(Overfitting) 발생 가능성이 매우 낮아 가지치기가 불필요하다.
- 모델의 결과가 시각적으로 직관적이며 해석하기 쉽다.
- 선형적인 관계만을 학습하며 비선형 데이터에는 적용하기 어렵다.
- 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.