5.8 회귀 트리 트리 기반의 회귀는 회귀 트리를 이용 하는 것입니다. 즉 ,회귀를 위한 트리를 생성하고 이를 기반으로 회귀 예측을 하는 것이다. 회귀 트리는 분류 트리와 크게 다르지 않지만, 리프 노드에서 예측 결정 값을 만드는 과정에서 차이가 있다. 분류 트리가 특정 클래스 레이블을 결정하는 것과 달리 회귀 트리는 리프 노드에 속한 데이터 값의 평균값을 구해 회귀 예측값을 계산한다. 매우 간단한 데이터 셋을 이용해 회귀 트리가 어떻게 동작하는 지살펴보자. 피처가 단 하나인 X 피처 데이터 셋과 결정값 Y가 2차원 평면상에 다음과 같이 있다고 가정하자. 이 데이터 셋의 X 피처를 트리 기반으로 분할하면 X값의 균일도를 반영한 지니 계수에 따라 루트 노드를 Split 0 기준으로 분할하고, 이렇게 분할된..