결정트리는 항상 축에 수직인 분할만을 사용한다. 따라서 훈련셋에 회전을 조금만 가해도 결정경계가 크게 달라진다.
아래 그래프에서 왼쪽은 원래 데이터셋으로 훈련된 결정트리이고, 오른쪽은 같은 데이터를 45도 회전시킨 훈련셋으로 학습된 결정트리이다. 오른쪽 결정트리는 불필요하게 복잡한 계단 형태의 결정경계를 갖는다.
이 부분에서 훈련셋에 회전을 가한다는 것이 어떤 의미입니까? 기존의 특성값들을 적절히 섞어서 새로운 숫자값으로 바꾸는 과정입니까? 만약 그렇다면, 회전시킨 후의 데이터는 원래 우리가 알던 데이터와는 다른 특성과 의미를 갖게 되는 것인지 궁금합니다.
이 부분에서 훈련셋에 회전을 가한다는 것이 어떤 의미입니까? 기존의 특성값들을 적절히 섞어서 새로운 숫자값으로 바꾸는 과정입니까? 만약 그렇다면, 회전시킨 후의 데이터는 원래 우리가 알던 데이터와는 다른 특성과 의미를 갖게 되는 것인지 궁금합니다.