랜덤 포레스트1 랜덤 포레스트(Random Forest) 쉽게 이해하기 머신러닝 알고리즘인 의사결정 나무(Decision Tree)는 매우 훌륭한 모델이지만, 학습 데이터에 오버피팅 하는 경향이 있다. 가지치기(pruning) 같은 방법을 통해 그런 부작용을 최소하하는 전략이 있긴 하나 역시나 좀 부족하다. 그래서 본 포스팅에서는 의사결정 트리의 오버피팅 한계를 극복하기 위한 전략으로 랜덤 포레스트(Random Forest)라는 방법을 아주 쉽고 간단하게 소개하고자 한다. 내용이 짧으니 후딱 살펴보자. 랜덤 포레스트란 (“무작위 숲”이라는 이름처럼) 랜덤 포레스트는 훈련을 통해 구성해놓은 다수의 나무들로부터 분류 결과를 취합해서 결론을 얻는, 일종의 인기 투표(?) 같은 거다. 아래 그림처럼. 물론 몇몇의 나무들이 오버피팅을 보일 순 있지만 다수의 나무를 기반으로 예측하기 .. 2021. 8. 11. 이전 1 다음
