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목차
1. 개요
2. 결정 트리
3. 결정 트리 예시
4. 랜덤 포레스트본내용
개요
Random Forest는 특이하고 재미있는 방법론으로, 앙상블 학습(Ensemble Learning)의 한 종류입니다. 앙상블 학습은 여러 개별적인 학습 모델을 조합하여 보다 강력하고 정확한 예측 모델을 구축하는 기법입니다. Random Forest는 이러한 개별 모델로 결정 트리(Decision Tree)를 사용합니다.
하지만 단일 결정 트리를 사용하는 것이 아니라 수백 또는 수천 개의 결정 트리를 생성하고 이들을 조합하여 학습하고 예측을 수행하며, 이들을 결합하여 보다 정확하고 안정적인 예측을 만들어냅니다. 이처럼 여러 개별 결정 트리 모델을 조합하여 예측 모델을 구축하는 기법이라서 앙상블 학습이라고 합니다.
결정 트리(Decision Tree)는 데이터 분석과 예측 모델링에서 널리 사용되는 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터의 특성과 목표 변수(예측하려는 값) 사이의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
결정 트리
결정 트리는 트리 구조로 표현되며, 각 내부 노드(Internal Node)는 데이터의 특성을 나타내고, 각 가지(Edge)는 특성의 값에 따라 분기를 나타냅니다. 말단 노드(Leaf Node)는 예측 결과를 나타내는데, 분류(Classification) 문제에서는 클래스 레이블, 회귀(Regression) 문제에서는 예측된 연속적인 값을 가집니다.참고자료
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Easy Ai 요약
이 문서는 랜덤 포레스트 알고리즘에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 먼저 랜덤 포레스트가 앙상블 학습의 한 종류라는 점을 소개하고, 결정 트리라는 개별 모델을 사용한다는 것을 설명합니다. 결정 트리는 데이터의 특성과 목표 변수 사이의 관계를 학습하여 예측을 수행하는 알고리즘으로, 해석력이 우수하고 다양한 변수를 다룰 수 있다는 장점이 있지만 과적합 문제가 있다는 점도 언급하고 있습니다. 랜덤 포레스트는 이러한 결정 트리를 다수 생성하고 조합하여 보다 정확하고 안정적인 예측 모델을 구축하는 방법론입니다. 문서는 랜덤 포레스트의 구체적인 사용 예시를 들어 설명하고 있는데, 과일 분류 문제를 통해 결정 트리의 학습 과정과 랜덤 포레스트의 예측 방식을 자세히 설명하고 있습니다. 전반적으로 이 문서는 랜덤 포레스트 알고리즘에 대한 이해를 높이고 실제 활용 방법을 잘 설명하고 있어 기계학습 분야에 관심 있는 이들에게 유용할 것으로 보입니다. -
자료후기
Ai 리뷰이 문서는 랜덤 포레스트 알고리즘을 매우 자세히 설명하고 있으며, 결정 트리의 개념과 작동 방식에 대한 이해도 함께 제공하고 있습니다. 실제 사례를 들어 랜덤 포레스트의 활용 방법을 구체적으로 설명하고 있어 매우 도움이 될 것 같습니다. -
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