랜덤 포레스트

랜덤 포레스트는 지도 학습 분류 및 회귀 문제에 사용되는 머신 러닝 알고리즘입니다. 무작위 데이터 하위 집합에 대해 학습된 여러 의사 결정 트리를 조합하여 단일 의사 결정 트리에 비해 더 정확하고 안정적인 예측을 수행하는 방법입니다.

이 알고리즘은 2001년에 레오 브레이만과 아델 커틀러가 개발했습니다. 랜덤 포레스트의 이름에서 '랜덤'이라는 단어는 각 의사 결정 트리를 생성하는 데 사용되는 훈련 데이터의 무작위 하위 집합을 의미합니다. 의사 결정 트리는 일반적으로 전체 학습 데이터 세트를 사용하여 예측을 수행하므로 이는 머신 러닝 알고리즘 중에서 고유한 특징입니다.

랜덤 포레스트는 정확성, 견고성, 대규모 데이터 세트 처리 능력, 교차 검증 모델 출력으로 인해 많은 작업에서 매력적인 지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 포리스트에 있는 여러 의사 결정 트리에서 모든 개별 예측의 평균을 생성합니다. 이 알고리즘은 예측 모델에서 각 기능의 중요도를 계산하는 기능도 갖추고 있습니다.

구현 측면에서 보면 랜덤 포레스트는 매우 복잡하고 구현하기 어렵습니다. 계산 집약적이며 정확한 예측을 하기 위해 상당한 리소스가 필요한 경우가 많습니다. 또한 최적의 성능을 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다.

랜덤 포레스트는 숫자 데이터와 범주형 데이터를 모두 처리할 수 있으며 회귀 문제, 컴퓨터 비전, 의료 진단, 자연어 처리 등 다양한 작업에 사용되어 왔습니다. 일반적으로 랜덤 포레스트는 복잡한 문제나 매우 많은 수의 특징을 포함하는 데이터 세트에 적합한 알고리즘입니다.

전반적으로 랜덤 포레스트는 분류 및 회귀 작업에 사용하기 쉽고, 널리 사용 가능하며, 강력한 지도 학습 알고리즘입니다. 매우 정확하며 많은 특징을 포함하는 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.