📇 Machine Learning
[ML] Random Forest (랜덤 포레스트)
이번에는 Random Forest (랜덤 포레스트) 기법에 데하여 한번 알아보겠습니다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 결정 트리의 앙상블 방법 중 하나로, 여러 개의 결정 트리를 생성하고 그 예측을 결합하여 더욱 강력하고 안정적인 모델을 만드는 방법입니다. 이 방법은 특히 분류와 회귀 문제에 효과적이며, 개별 결정 트리의 과적합 문제를 극복하고, 전체적인 예측 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다. Random Forest (랜덤 포레스트)의 주요 특징다양성 (Diversity)랜덤 포레스트는 각각의 결정 트리가 데이터의 서로 다른 부분집합과 특성을 사용하여 학습합니다. 이는 각 트리가 독립적으로 다른 패턴을 학습하도록 하여 모델 전체의 다양성을 높입니다.이러한 접근 방식은 트리 간의 상관관계..
