랜덤포레스트 특징,랜덤포레스트 소개, 랜덤포레스트 개념 정리 등 머신러닝 알고리즘 소개

랜덤 포레스트(Random Forest)는 결정트리(Decision Tree)를 여러개 모아 샘플링을 하여 각각 분류하여 가장 많은 투표를 얻는 알고리즘입니다.
하나의 결정트리만으로 분류와 회귀 모두를 할 수 있는데 랜덤 포레스트는 이러한 결정트리를 여러개 모아 분류와 회귀 문제를 해결하는 알고리즘입니다.
랜덤 포레스트는 먼저 N개의 데이터에서 무작위로 M개의 feature를 선택합니다.
그리고 선택된 feature를 이용해 전체 데이터에서 샘플링하여 결정트리를 만듭니다.
이러한 작업을 K번 반복하여 K개의 결정트리를 만듭니다.
이렇게 만들어진 결정트리들로부터 분류와 회귀 문제를 해결합니다.
예를 들어, N개의 데이터가 주어졌을 때 결정 트리의 루트 노드에서 선택한 feature에 따라서 데이터를 두 개의 서브셋으로 나누게 됩니다.
이렇게 서브셋으로 나누어진 데이터를 다시 한번 각각의 서브셋에 대해서 다시 같은 방법으로 나누게 됩니다.
이런 식으로 결정 트리는 깊숙하게 내려가며 데이터를 더 이상 나눌 수 없는 지점인 리프 노드에 위치한 값을 이용해 예측합니다.
랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 이용하기 때문에 개별 결정 트리에서 발생할 수 있는 과적합(overfitting) 문제에 대해 강건(robust)합니다.
또한 각각의 결정 트리는 무작위성을 반영하기 때문에 서로 다른 방향으로 과적합이 발생하는 것을 방지합니다.
따라서 랜덤 포레스트는 대부분의 분류와 회귀 문제에서 좋은 성능을 보입니다.

 

랜덤 포레스트(Random Forest)는 의사 결정 트리(Decision Tree)의 앙상블 학습(Ensemble Learning) 알고리즘 중 하나로, 여러 개의 의사 결정 트리를 만들어 그들의 예측 결과를 다수결 방식으로 결합하여 최종 예측 결과를 도출합니다.
랜덤 포레스트의 장점은 다음과 같습니다.
1. 과적합 방지 랜덤 포레스트는 의사 결정 트리의 과적합 문제를 해결할 수 있는데, 이는 그 자체로 랜덤 포레스트의 가장 큰 장점 중 하나입니다.
랜덤 포레스트는 의사 결정 트리를 많이 만들어서, 각각의 모델(분류기)이 과적합을 일으키는 부분만 제거하기 때문에 전체 모델의 성능이 올라가게 됩니다.
2. 다양한 데이터 처리 랜덤 포레스트는 범주형 변수(Categorical Variable) 및 수치형 변수(Numerical Variable)를 모두 다룰 수 있습니다.
3. 결과 해석 용이 랜덤 포레스트는 의사 결정 트리가 생성한 예측된 결과에 대한 해석이 가능합니다.
또한, 랜덤 포레스트는 특정 피처(feature)의 중요도를 확인할 수 있으며, 이를 통해 모델의 예측 결과를 설명할 수 있습니다.
4. 높은 예측 성능 랜덤 포레스트는 결과적으로 매우 높은 예측 성능을 제공합니다.
이는 여러 개의 의사 결정 트리를 만들어서 독립적으로 예측을 하기 때문인데, 이들의 예측 값의 평균을 계산하여 종합적으로 예측 결과를 수립하기 때문입니다.
5. 속도 데이터 수가 많은 경우에도 빠른 속도로 결과를 도출할 수 있습니다.
랜덤 포레스트의 분류 성능은 선형 분류 모델의 대부분보다 우수하며, 모델의 복잡도가 증가해도 계산 비용이 비교적 낮다는 점에서 랜덤 포레스트는 대용량 데이터 분석에 이상적인 알고리즘입니다.

 

랜덤포레스트(Random Forest)는 의사결정나무(Decision Tree)의 단점을 보완하기 위해 개발된 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다.
랜덤포레스트는 여러 개의 의사결정나무(Decision Tree)를 생성하여 각각의 나무들이 예측한 결과를 종합하여 최종 예측 결과를 도출합니다.
랜덤포레스트의 주요 특징은 다음과 같습니다.
1. 앙상블 학습(Ensemble Learning): 랜덤포레스트는 여러 개의 의사결정나무(Decision Tree)를 사용해 예측 모델을 구성하여 예측 성능을 높입니다.
2. 배깅(Bagging): 랜덤포레스트는 기본적으로 배깅 기법을 사용합니다.
배깅이란 여러 개의 랜덤한 샘플 데이터를 추출하여 각각의 의사결정나무(Decision Tree)를 생성합니다.
3. 분산 방지(Variance Reduction): 랜덤포레스트는 의사결정나무(Decision Tree)들이 서로 다른 데이터를 사용하여 생성되기 때문에 모델이 Overfitting 되는 것을 방지하며 예측 정확도를 높입니다.
4. 변수 선택(Random Feature Selection): 랜덤포레스트는 각각의 의사결정나무(Decision Tree)를 생성할 때 사용하는 변수들도 무작위로 선택하여 사용합니다.
이를 통해 특정 변수가 지나치게 영향을 미치는 것을 방지하며, 모델의 일반화(generalization) 능력을 향상시킵니다.
5. 회귀 및 분류 문제 모두에 적용 가능: 랜덤포레스트는 회귀 및 분류 문제 모두에 적용될 수 있으며, 이를 위한 적합한 손실 함수를 사용합니다.
6. 계산 속도: 랜덤포레스트는 매우 빠른 계산 속도를 가지고 있습니다.
따라서 대규모 데이터에 대한 분석도 가능합니다.

 

랜덤포레스트(Random Forest) 모델에서 중요한 하이퍼 파라미터에는 다음과 같은 것들이 있습니다.
1. n_estimators: 결정 트리의 개수를 의미합니다.
랜덤포레스트는 결정 트리를 여러 개 합쳐 높은 정확도를 얻는 방법이기 때문에 결정 트리의 개수가 많을수록 예측 성능이 향상됩니다.
2. max_features: 각 결정 트리에서 노드를 분할할 때 사용되는 특성의 최대 개수를 의미합니다.
기본값은 전체 특성의 개수입니다.
적절한 max_features 값을 선택하면 모델의 성능이 향상될 수 있습니다.
3. max_depth: 결정 트리의 최대 깊이를 의미합니다.
트리의 깊이가 깊어질수록 모델의 복잡도가 증가하기 때문에 일반화 오류가 증가할 수 있습니다.
4. min_samples_split: 노드를 분할하기 위한 최소 샘플 수를 의미합니다.
작게 설정할수록 노드는 더 많이 분할되지만, 과적합의 가능성도 크게 증가합니다.
5. min_samples_leaf: 리프 노드가 되기 위한 최소 샘플 수를 의미합니다.
이 값이 높을수록 모델의 일반화 성능이 증가하지만, 과소적합의 가능성도 증가할 수 있습니다.
6. random_state: 모델의 무작위성을 제어할 때 사용하는 값입니다.
동일한 random_state 값으로 모델을 학습하면 항상 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
이 외에도, bootstrap(중복을 허용한 샘플링 여부), criterion(노드를 분할하는 데 사용되는 함수), class_weight(각 클래스에 대한 가중치) 등 다양한 하이퍼 파라미터가 있습니다.
적절한 하이퍼 파라미터를 설정하면 랜덤포레스트는 위에서 언급한 다른 머신러닝 모델보다 더욱 높은 예측 성능을 보이는 경우가 많습니다.