Deep Dive 2에서 조사한 바를 바탕으로 여러 Tree모델의 발전과 차이점을 확인했을 것입니다. Tree 모형은 다양하게 발전해가며 여러 다른 환경에서 쓰이는 것을 확인할 수 있었을텐데요. 이번에는 한 발 더 나아가서 data가 가지는 특징에 따라 어떤 Tree가 적합한지 알아봅시다.
아래의 내용들을 중심으로, 또는 자신이 추가로 조사한 기준에 대하여 비교하고 분석해봅시다. 마지막으로 각각의 Tree가 어떤 상황에서 쓰이는 게 적합할까요?
✅ 모델별로 적합한 데이터 특징 분석 (데이터 크기, 결측치, 범주형 변수 등)
✅ 데이터 크기가 작은 경우 vs 큰 경우에 적합한 트리 모델은 무엇일까?
✅ 고차원(Feature가 많은 경우) vs **저차원(Feature가 적은 경우)**에서 트리 모델 성능 비교
✅ 희소 데이터(Sparse Data, 예: One-hot Encoding)에서 트리 모델 비교