랜덤 포레스트(Random Forest)는 결정 트리(Decision Tree)를 기반으로 하는 앙상블(Ensemble) 학습 방법 중 하나입니다. 다수의 결정 트리를 조합하여 사용함으로써 하나의 결정 트리에서 발생할 수 있는 과적합(Overfitting) 문제를 줄이고, 전반적인 예측 성능을 향상시키는 것이 특징입니다.
랜덤 포레스트의 주요 개념
- 앙상블 학습(Ensemble Learning): 여러 개의 학습 알고리즘을 결합하여 더 좋은 성능을 얻는 기법입니다.
- 부트스트랩 샘플링(Bootstrap Sampling): 원본 데이터 세트에서 중복을 허용하여 랜덤하게 샘플을 선택하는 방법입니다. 각 결정 트리는 이렇게 선택된 샘플을 사용하여 학습합니다.
- 특성의 무작위 선택: 각 분할에서 최적의 분할을 결정할 때 전체 특성이 아닌 무작위로 선택된 부분 집합을 사용합니다. 같은 트리 내에서도 다른 노드는 다른 특성의 부분 집합을 사용할 수 있습니다. 이는 모델의 다양성을 증가시키고 과적합을 감소시킵니다.
랜덤 포레스트의 결과
랜덤 포레스트의 결과는 구성하는 모든 결정 트리의 예측을 종합하는 방식으로 결정되지만, 방법은 회귀와 분류 문제에서 다릅니다.
- 분류 문제: 각 결정 트리는 데이터 포인트에 대한 클래스를 예측합니다. 가장 많이 예측된 클래스가 최종 예측 결과가 됩니다. (다수결)
- 회귀 문제: 각 결정 트리가 예측한 수치 값을 모두 평균내어 최종 예측 결과를 도출합니다.
랜덤 포레스트의 장점
- 높은 예측 성능: 개별 모델의 약점을 다수의 모델이 보완하여 전반적으로 높은 성능을 낼 수 있습니다.
- 과적합 방지: 다수의 결정 트리와 부트스트랩 샘플링, 특성의 무작위 선택을 통해 과적합의 위험을 줄일 수 있습니다.
- 사용의 용이성: 상대적으로 매개변수 조정에 덜 민감하고, 다양한 데이터 세트에 대해 잘 작동합니다.