인공지능의 의사결정 방식

결정 트리(Decision Tree)

결정 트리, 인공지능의 의사결정 나무

결정 트리(Decision Tree)

우리는 살면서 수많은 결정을 내려요. 오늘 저녁에 무엇을 먹을지, 주말에 무엇을 할지, 혹은 어떤 학교에 진학할지 같은 것들이죠. 이런 결정을 내릴 때, 우리는 여러 가지 조건들을 따져보고 최종적인 선택을 합니다. 인공지능도 이와 비슷한 방식으로 결정을 내리는데, 이때 활용되는 대표적인 알고리즘 중 하나가 바로 '결정 트리(Decision Tree)'입니다. 마치 나무처럼 뻗어 나가는 질문과 답변의 구조로 데이터를 분석하여 예측이나 분류를 수행해요.

결정 트리는 데이터의 여러 '특징'을 기반으로 질문을 던져서 데이터를 점점 더 작은 그룹으로 나눕니다. 예를 들어, 학생의 시험 성적을 예측한다고 가정해 볼까요? 인공지능은 "이 학생의 출석률이 80% 이상인가?"와 같은 질문부터 시작할 수 있어요. 만약 '예'라고 대답하면 '출석률 80% 이상인 학생들'이라는 새로운 그룹이 생기고, '아니오'라고 대답하면 '출석률 80% 미만인 학생들'이라는 또 다른 그룹이 생기는 식이죠. 이렇게 질문을 거듭할수록 데이터는 점점 더 세분화되고, 마지막 단계에서는 최종적인 예측(예: 예상 성적)이나 분류(예: 합격/불합격) 결과가 나오게 됩니다.

결정 트리가 데이터를 나누는 기준

결정 트리가 데이터를 나누는 기준을 이해하려면 몇 가지 중요한 개념들을 이해해야 해요. 학교에서 축구 동아리 신입을 뽑는다고 상상해 볼까요? 동아리에 들어오고 싶어 하는 학생들이 여러 명 있어요. 우리는 이 학생들을 가장 효율적으로, 그리고 공정하게 분류해서 합격자를 결정하고 싶어요. 결정 트리는 "어떤 질문을 먼저 던져야 가장 효과적으로 학생들을 나눌 수 있을까?"를 고민하는 거예요.

첫 번째는 '엔트로피(Entropy)'입니다. 엔트로피는 데이터 그룹 안에 얼마나 다양한 종류의 데이터가 섞여 있어 '불확실한지'를 나타내는 지표예요. 만약 단순 지원자 100명이 있어요. 이 중에는 축구를 아주 잘하는 학생도, 전혀 못하는 학생도, 중간 정도 하는 학생도 있어요. 섞여 있는 정도가 심하죠? 즉, 엔트로피가 높다고 할 수 있어요. 하지만 축구 실력 테스트를 통과한 학생들만 모아놓으면 모두 실력이 좋을 테니 엔트로피가 매우 낮을 거예요. 다시 말해 엔트로피 값이 클수록 불순도가 높고, 작을수록 불순도가 낮아요. 결정 트리는 엔트로피가 낮은 방향, 즉 불확실성이 줄어드는 방향으로 데이터를 나누려고 노력합니다.

두 번째는 '정보이득(Information Gain)'이에요. 정보이득은 1에서 엔트로피 값을 뺀 수치입니다. 정보이득이 높다는 것은 데이터를 나눈 후 그룹들이 더 '확실'해진다는 의미예요. 결정 트리는 데이터를 분할할 때 정보이득을 최대로 만드는 질문을 선택하여 노드를 나눕니다. "키가 170cm 이상인가요?"라는 질문으로 학생들을 나눠봤더니, 키 큰 그룹에도 축구를 잘하는 학생과 못하는 학생이 섞여 있었어요. 엔트로피가 별로 줄어들지 않았죠? 이 질문의 정보이득은 낮아요. 하지만 "최근 50m 달리기 기록이 8초 이내인가요?"라는 질문은 축구 실력과 관련이 있어 엔트로피를 훨씬 줄일 수 있죠. 이 질문의 정보이득은 높아요. 결정 트리는 이렇게 여러 질문들 중에서 가장 정보이득이 높은 질문을 골라 먼저 데이터를 나누는 작업을 해요.

세 번째는 '지니 불순도(Gini Impurity)'라는 개념도 있어요. 지니 불순도는 엔트로피와 비슷하게 '그룹이 얼마나 불순하게 섞여 있는가?'를 측정하는 방법이에요. 예를 들어 A그룹에게 패스 테스트를 해봤더니 '패스 고수' 9명과 '패스 초보' 1명이 나왔어요. 이 그룹의 지니 불순도는 낮아요. 반면 B그룹에게 같은 테스트를 했더니 '패스 고수' 4명과 '패스 초보' 6명이 나왔어요. 이 그룹은 지니 불순도가 높겠죠. 결정 트리는 지니 불순도가 낮아지는 방향으로 데이터를 나눠요. 즉, 지니 불순도는 한 그룹 안의 데이터들이 가능한 한 같은 종류(예: 패스 고수, 패스 초보)로 나눠지도록 만드는 질문을 찾는 데 사용됩니다.

결정 트리의 중요성

결정 트리는 그 과정이 직관적이고 이해하기 쉽다는 장점 덕분에 인공지능 알고리즘에서 매우 유용하게 사용됩니다. 복잡한 데이터 속에서 숨겨진 규칙들을 스스로 찾아내 예측 모델을 만들 수 있을 뿐만 아니라, '왜' 특정 예측이 나왔는지 그 과정을 설명하기도 용이합니다. 이는 인공지능이 내린 결정에 대한 신뢰도를 높이는 데 기여하죠.

실제 생활에서도 다양한 문제를 해결하는 데 활용되고 있어요. 예를 들어, 학교에서 학생들의 과거 출석률, 학습 시간, 점수와 같은 데이터를 통해 미래 시험 성적을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. "출석률이 높고 학습 시간이 긴 학생은 성적이 높다"와 같은 규칙을 찾아내는 것이죠. 기업에서는 고객의 구매 기록이나 행동 패턴을 분석하여 어떤 고객이 자사 서비스를 이탈할 가능성이 높은지 예측하는 데도 활용할 수 있습니다.

이렇게 결정 트리는 복잡한 데이터를 간단한 의사결정 과정으로 풀어내어, 우리 주변의 다양한 문제들을 해결하는 데 큰 도움을 주고 있답니다.