랜덤 포레스트(Random Forest)란?

랜덤 포레스트(Random Forest)는 주어진 학습 데이터에 따라 생성되는 의사결정트리가 매우 달라져 성능과 변동의 폭이 크다는 단점을 보완하기 위해서 만들어진 기법입니다.

주어진 트레이닝 데이터 세트에서 무작위로 중복을 허용해 n개를 선택하고 n개의 데이터 샘플에서 데이터 특성값을 중복 허용 없이 d개 선택합니다.

이를 이용해 의사결정트리를 학습하고 생성합니다. 이와 같은 방법을 k번 반복하여 생성된 의사결정 트리를 이용해 예측하고, 예측된 결과의 평균이나 가장 많이 등장한 예측 결과를 최종 예측값으로 결정합니다.

월등히 높은 정확성과 간편하고 빠른 학습 및 테스트 알고리즘, 변수소거 없이 수천 개의 입력 변수들을 다루는 것이 가능하다는 점 등 다양한 장점이있는 학습 방법의 일종입니다.

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이상 랜덤 포레스트(Random Forest)였습니다. ^_^