[AI] tree model은 scaling이 불필요한 이유

위 사진은 Decision Tree의 한 예시이다. 사진을 통해 알 수 있듯 tree 모델은 feature의 크기가 어떻든 이분법으로 분리되기 때문에 값에 크게 민감하지 않다. Threshold와 비교했을 때 더 큰 값인지 작은 값이지만 알아내면 되므로 굳이 값을 조정하는 scaling 과정이 필요하지 않다.

✔️ 다음에 Random Forest가 Decision Tree보다 더 나은 성능을 보이는 이유 검색해보기 (힌트는 Ensemble)