randomForest1 Random Forest(랜덤포레스트)란? [오늘의 공부]머신러닝에서 기본이라고 할 수 있는 Random Forest(이하 랜덤포레스트)에 대해 공부해보고자 한다. ▶ 랜덤포레스트란랜덤포레스트는 기존 배깅의 이점을 살리고 변수를 랜덤으로 선택하는 과정을 추가함으로써 개별 나무들의 상관성을 줄여서 예측력을 향상한 앙상블 모형으로, 베이스러너는 DT(Decision Tree)이며, 의사결정나무 여러 개를 학습하여 결합하면 랜덤포레스트가 된다. ※ 배깅 이점: 복원추출, bootstrap에 bias 낮고 variance 높은 복잡한 알고리즘들을 개별적으로 학습시켜 최종 결합하는 것이 특징이다.▶ 랜덤포레스트의 특징(1) 배깅: 복원추출을 통해서 원래 데이터의 숫자만큼 샘플링한다.(2) 변수를 랜덤하게 선택하고, bootstrap을 통해 선택된 데이터 .. 2024. 12. 25. 이전 1 다음
