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의사 결정 트리는 무엇이며 어떻게 만듭니까?

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좋은 결정을 내리는 것은 어려우며 여러 가지 옵션이 있고 결과가 불확실한 경우에는 더욱 그렇습니다. 의사 결정 트리는 선택 사항 및 그에 따른 잠재적 결과를 명확하게 계획할 수 있는 방법을 제공하므로 확신을 가지고 더 스마트한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이 문서에서는 의사 결정 트리의 정의, 작동 방식 및 직접 의사 결정 트리를 만드는 방법에 대해 설명하겠습니다. 데이터를 분석하든 복잡한 비즈니스 의사 결정을 내리려고 하든, 의사 결정 트리는 불확실성을 극복하기 위한 비장의 무기가 될 수 있습니다.

의사 결정 트리란 무엇입니까?

의사 결정 트리는 의사 결정의 다양한 선택 및 가능한 결과를 보여주는 거꾸로 된 트리 모양의 다이어그램입니다. 기본적으로 의사 결정을 위한 가이드로, 길의 각 포크는 내려야 할 선택을 나타냅니다.

모든 의사 결정 트리에는 세 가지 주요 부분이 있습니다.

  • 노드: 의사 결정을 내리거나 결과를 보여주는 지점입니다.
  • 브랜치: 노드를 연결하고 가능한 선택 또는 결과를 나타냅니다.
  • 잎: 이것이 각 경로의 끝에 있는 최종 결과입니다.

이 간단한 구조를 통해 복잡한 의사 결정을 더 쉽게 이해하고 소통할 수 있습니다. 복잡한 알고리즘 또는 빽빽한 스프레드시트와 달리 의사 결정 트리는 거의 누구나 따를 수 있는 방식으로 생각 프로세스를 보여줍니다.

의사 결정 트리의 용도

의사 결정 트리는 단순한 이론적 도구가 아니라 다음과 같은 다양한 분야에 걸쳐 실제로 적용할 수 있습니다.

  • 분류: 의사 결정 트리는 데이터를 별개의 그룹으로 분류합니다. 예를 들어 이메일 서비스는 의사 결정 트리를 사용하여 특정 특성에 따라 메시지를 "스팸" 또는 "스팸 아님"으로 분류할 수 있습니다.
  • 회귀: 의사 결정 트리는 브라우징 기록을 기반으로 고객이 지출할 만한 금액을 추정하는 것과 같이 연속적인 값을 예측할 수 있습니다.
  • 비즈니스 의사 결정 분석: 회사는 신제품 출시, 신규 시장 진출 또는 투자 의사 결정을 내릴 때 의사 결정 트리를 활용하여 옵션을 평가합니다.

의사 결정 트리는 고객 세분화(특정 제안에 응답할 가능성이 높은 고객 결정), 의료 진단(의사가 증상을 기반으로 조건을 배제하도록 지원) 및 대출 승인(신청자가 대출금을 상환할 가능성이 높은지 여부 결정)에 사용되고 있습니다.

교차 기능 팀이 복잡한 의사 결정에 직면할 때 의사 결정 트리는 모두가 이해할 수 있는 공통 언어를 제공합니다.

의사 결정 트리의 작동 방식

의사 결정 트리는 복잡한 의사 결정을 일련의 간단한 선택으로 나눕니다. 프로세스는 최상위 노드에서 하나의 질문으로 시작하여 가능한 답변을 기반으로 확장됩니다.

각 노드에서 트리는 데이터의 특정 기능 하나에 대해 질문을 합니다. 예: "고객이 30세 이상입니까?" 또는 "작년에 미납한 적이 있는 사람입니까?" 답변에 따라 따라갈 브랜치가 결정됩니다.

이 프로세스 이면의 수학에는 다음과 같은 개념이 포함됩니다.

  • 분할: 기능 값을 기반으로 데이터를 하위 집합으로 나누기
  • 불순도 측정값: 각 노드에 데이터가 얼마나 혼합되어 있는지 계산
  • 의사 결정 경로: 특정 결과로 이어지는 의사 결정의 순서

목표는 데이터를 의미 있는 그룹으로 가장 효과적으로 분리하는 분할을 만드는 것입니다. 효과적인 의사 결정 트리는 정보를 기반으로 한 분할을 초기에 가장 많이 하고 각 의사 결정마다 데이터를 최대한 명확하게 구분합니다.

의사 결정 트리의 유형

의사 결정 트리에는 몇 가지 종류가 있으며 각각 특정 목적에 적합합니다.

  • 분류 트리: 이 모델은 거래가 사기인지 또는 진짜인지 여부와 같은 범주 또는 클래스를 예측합니다.
  • 회귀 트리: 주택 가격 또는 환자의 혈압과 같은 연속적인 숫자 값을 예측합니다.

일부 의사 결정 트리는 이진 분할(예/아니요 질문)을 사용하는 반면 다른 의사 결정 트리는 다중 분할(가능한 답이 여러 개 있는 질문)을 사용합니다. 인기 있는 모델로는 이진 분할을 사용하여 단순하면서도 강력한 트리를 빌드하는 분류 및 회귀 트리(CART)가 있습니다.

선택하는 의사 결정 트리의 유형은 특정 요구 사항 및 다루는 데이터의 종류에 따라 다릅니다. 전략적 계획을 위해서는 비즈니스 의사 결정의 다양한 측면을 분석하기 위해 여러 트리 유형을 사용하는 것이 좋은 경우가 많습니다.

의사 결정 트리의 장점 및 단점

다른 도구와 마찬가지로 의사 결정 트리에도 장점 및 한계가 있습니다.

주요 장점은 다음과 같습니다.

  • 해석의 용이성: 통계를 배울 필요 없이 누구나 논리를 이해할 수 있습니다.
  • 최소한의 데이터 준비: 많은 사전 처리 없이 수치 데이터 및 범주형 데이터 모두 사용할 수 있습니다.
  • 다양한 활용: 다양한 유형의 문제 및 데이터를 처리할 수 있습니다.
  • 시각적 선명도: 트리 구조를 통해 복잡한 의사 결정을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
  • 누락된 값 처리. 많은 알고리즘은 불완전한 데이터를 처리할 수 있습니다.

주요 한계는 다음과 같습니다.

  • 과적합: 적절한 제약 조건이 없으면 트리가 너무 복잡해지고 새 데이터에서 성능이 나쁠 수 있습니다.
  • 불안정성: 때로는 데이터의 작은 변경으로 인해 완전히 다른 트리가 생길 수 있습니다.
  • 수준이 많은 기능에 대한 편향: 트리가 수많은 범주로 변수에 너무 많은 중요성을 부여할 수 있습니다.
  • 특정 문제에 대한 제한적인 정밀도. 트리 구조로 잘 포착할 수 없는 몇몇 복잡한 관계도 있습니다.


이 장단점을 이해하면 의사 결정 트리를 사용할 경우 및 다른 방법이 더 적절할 수 있는 경우를 결정할 수 있습니다. 효과적인 의사 결정을 위해서는 어떤 도구가 어떤 상황에 맞는지 알아야 하는 경우가 많습니다.

문제 및 목표 정의

어떤 의사 결정을 내려야 하는지 식별합니다. 고객 행동을 예측하려고 합니까? 문제를 진단합니까? 투자 옵션 중 하나를 선택합니까?

다음에 대해 구체적으로 정합니다.

  • 어떤 질문에 대답하려고 하는가?
  • 목표 변수(예측 또는 결정하려는 것)는 무엇인가?
  • 이 결과에 영향을 줄 수 있는 의견은 무엇인가?


이 명확성은 의사 결정 트리가 올바른 문제를 다루도록 보장합니다. 브레인스토밍 세션 중에 팀은 서로 다른 문제를 해결하고 있다는 것을 깨닫게 되는 경우가 많습니다. 의사 결정 트리를 사용하면 모두가 정확히 어떤 질문에 답해야 하는지에 정렬하게 됩니다.

데이터 수집 및 준비

효과적인 의사 결정을 위해서는 좋은 데이터가 필요합니다. 다음과 같은 정보를 수집하세요.

  • 의사 결정과 관련이 있는 정보
  • 최대한 완전한 정보
  • 정확한 최신 정보

누락된 값을 처리하고 오류를 수정하고 일관적으로 형식을 지정하여 데이터를 정리하세요. 범주형 변수(예: 색상 또는 고객 유형)를 숫자로 인코딩해야 할 수도 있습니다. 의사 결정 트리의 품질은 데이터의 품질과 직접적으로 연결되어 있습니다.

많은 팀은 지식 공유 플랫폼을 사용하여 이 정보를 수집하고 체계화하며 여러 부서의 의견이 필요할 때 더욱 그렇습니다.

분할할 가장 좋은 기능 선택

바로 이 경우에 과학적인 접근이 필요합니다. 데이터를 의미 있는 그룹으로 가장 효과적으로 구분할 요소를 결정해야 합니다.

의사 결정 트리 알고리즘은 다음과 같은 측정값을 사용합니다.

  • 지니 불순도: 무작위로 선택한 요소가 얼마나 자주 레이블이 잘못 지정되는지 측정
  • 정보 획득: 특정 기능을 분할하여 불확실성이 얼마나 감소하는지 계산
  • 카이제곱 검정: 범주형 변수 간에 유의미한 관계가 있는지 확인

목표는 결과를 가장 명확하게 구분하는 분할을 찾는 것입니다. DACI 프레임워크와 같은 도구를 사용하면 팀이 주요 의사 결정에 영향을 주는 요소를 평가할 수 있습니다.

데이터 세트 분할

최고의 기능을 찾았으면 해당 기능의 값을 기준으로 데이터를 나누세요. 분할마다 명확한 의사 결정에 더 가까워질 것입니다.

의사 결정 트리의 예를 살펴보겠습니다. 우선 순위를 지정할 프로젝트를 결정하고 가장 중요한 요소가 비즈니스 영향이라고 판단한 경우 영향 수준에 따라 프로젝트를 그룹으로 분할할 수 있습니다.

  • 높은 영향(전략적 목표)
  • 중간 영향(운영 개선)
  • 낮은 영향(있으면 좋은 기능)


브랜치마다 프로젝트 우선 순위에 대한 의사 결정에 더 가까워질 것입니다. 효과적인 프로세스 매핑으로 이 분할이 의사 결정을 향한 다양한 경로를 만들어내는 방법을 시각화할 수 있습니다.

프로세스 반복

데이터의 해당 하위 집합에 사용할 수 있는 최상의 기능을 사용하여 각 브랜치를 계속 분할하세요. 다음과 같은 정지 조건에 도달할 때까지 계속하세요.

  • 최대 트리 깊이에 도달함
  • 노드의 모든 샘플이 같은 클래스에 속함
  • 더 이상 분할해도 결과가 크게 개선되지 않음
  • 잎당 최소 샘플 수에 도달함

트리가 깊을수록 더 복잡하고 잠재적으로 과적합하다는 것을 기억하세요. 가장 좋은 결과를 위해 세부 사항 및 일반화 정도 간의 균형을 유지하세요.

Interpret the overlapping and non-overlapping areas

The real value of a Venn diagram emerges during analysis and interpretation. Examine what the pattern of overlaps tells you about your chosen categories. Are there more similarities than you expected, or fewer? Do certain elements appear in surprising sections? 

Use these observations to draw conclusions that inform your decision-making or deepen your understanding. The visual patterns often provide insights that weren't obvious before creating the diagram, such as unexpected connections between seemingly different concepts or clear distinctions where similarities were assumed.

의사 결정 트리 사용에 대한 모범 사례

의사 결정권자를 최대한 활용하려면 다음과 같은 검증된 사례를 따르세요.

  • 성능을 위한 가지치기: 정원사가 더 나은 성장을 위해 나무에서 가지치기를 하는 것처럼 데이터 과학자는 예측을 크게 개선하지 않는 브랜치를 제거하여 의사 결정 트리를 "정리"합니다. 그러면 과적합이 줄어들고 새 데이터에 대한 모델의 신뢰도가 높아집니다.
  • 누락된 값을 적절히 처리: 누락된 값이 있는 데이터를 폐기하는 대신 대리 분리(상관 관계가 있는 변수를 대체 변수로 사용) 또는 두 경로 모두에 누락된 값을 보내고 결과의 평균을 구하는 등의 전략을 사용하세요.
  • 균형 등급 분포: 드문 이벤트를 예측하는 경우 트리가 매번 가장 일반적인 결과를 예측하지 않도록 하세요. 소수 등급 오버샘플링 또는 가중치 메트릭 사용과 같은 기술이 도움이 될 수 있습니다.
  • 신규 데이터로 검증: 의사 결정 트리가 잘 일반화되도록 항상 이전에 본 적이 없는 데이터로 테스트하세요.

이러한 관행은 의사 결정 트리가 단순히 학습 데이터를 암기하는 것이 아니라 진정한 인사이트를 제공할 수 있도록 도와줍니다. 강력한 프로젝트 공동 작업 도구를 사용하면 팀이 이러한 관행을 일관되게 구현할 수 있습니다.

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