랜덤 포레스트(Random Forest)의 의미와 개념에 대해 알아봅니다.
랜덤 포레스트의 의미와 개념 이해
랜덤 포레스트란 뜻이다. 기계 학습 현장의 여러 의사결정 트리를 결합한 분류 모델을 말합니다. 의사결정 트리(Decision Tree)란 예측을 위해 트리 형태의 구조(가지)를 만들어 동작하는 지도학습(supervised learning)에서 예측 모델로 사용되는 알고리즘이다. Random Forest는 앙상블 학습 방법 중 하나로 여러 의사결정 트리로 구성됩니다. 이들을 결합하여 더욱 강력한 분류 모델을 만드는 방법입니다. 여기서 앙상블 학습 방법이란 머신러닝 성능 향상을 위해 여러 모델을 결합해 결과를 산출하고 이를 의사결정에 활용하는 기법을 말한다. 랜덤 포레스트는 데이터 분석 모델의 예측 성능을 보다 효과적으로 향상시킬 수 있는 방법이자 단일 구성 의사결정 트리의 단점인 과적합 문제를 크게 줄일 수 있는 기계학습 기법이다. 랜덤 포레스트는 결과의 정확성을 높이기 위해 여러 의사결정 트리에서 파생된 답변과 함께 다수결 방식을 사용합니다.
랜덤 포레스트 의미 및 개념 설명
랜덤 포레스트(Random Forest)란 하나 이상의 의사결정 트리를 결합한 분류 및 회귀에 사용되는 지도 학습 알고리즘 모델을 말합니다. 랜덤 포레스트는 여러 의사결정 트리를 훈련하고 의사결정 트리를 생성합니다. 각자가 내놓은 답을 이용해 다수결로 결정하는 방식이다. 즉, 여러 개의 학습된 의사결정트리에서 산출된 결과 중 가장 많은 수의 결과를 다수결로 결정하는 방식을 사용하는 모델이다. 좀 더 정확하게 말하면 분류모델에서는 다수결로 선정하고, 숫자를 추측하는 모델에서는 각 평균의 대표값을 사용한다. 예측값으로 출력됩니다. 의사결정나무는 루트 노드, 최상위 노드에서 시작하여 하위 노드의 조건에 따라 분기되는 구조를 가지고 있습니다. 마지막 자식 노드가 없는 리프 노드에 도달하면 동일한 노드에 도달한 데이터를 최종 예측 결과로 연결한다. 랜덤 포레스트의 학습 방법은 간단합니다. 그러나 단일 의사결정 트리를 사용하는 것보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있는 좋은 방법입니다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 여러 개의 개별 의사결정 트리를 하나로 결합하여 만든 구조입니다. 각 의사결정 트리는 서로 다른 방향으로 결과를 산출하며, 이러한 결과를 다수결 또는 평균화함으로써 예측 정확도를 높이고 과적합 문제를 해결할 수 있습니다. 따라서 랜덤 포레스트에서는 개별 의사결정 트리가 많을수록 유리합니다. 각 의사결정 트리는 좋은 목표 예측 역할을 하며 다른 트리와 구별되어야 합니다. 랜덤 포레스트를 포레스트라고 한다면, 의사결정 트리는 포레스트를 구성하는 트리라고 할 수 있습니다. 랜덤 포레스트의 중요한 목표는 다양성과 무작위성입니다. .[랜덤 포레스트의 주요 목표]
다양성을 확보하기 위해 배깅 방식을 사용합니다. 배깅은 다수의 샘플에서 몇 개의 샘플을 추출해 병렬로 식별자를 생성한 뒤 다수결로 결정하는 기법이다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 배깅(Bagging) 트리와 의사결정 트리(Decision Tree)를 결합한 것이라고 할 수 있습니다. 배깅은 “Bootstrap Aggregation”의 약어입니다. 무작위성을 확보하기 위해 무작위 부분공간이 사용됩니다. 무작위 부분공간(Random Subspace)은 몇 가지 변수를 무작위로 선택하고 각 트리의 상관 관계를 낮게 만들어 분산을 줄이는 방법입니다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 단일 의사결정 트리의 장점을 유지하면서 단점을 보완하는 방법이다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 데이터 세트의 분산을 줄이는 방법입니다. 이는 (데이터 세트)가 매우 클 때 더 잘 작동합니다. 그러나 고차원 데이터나 희소 데이터에는 적합하지 않습니다. 단순한 의사결정 과정을 표현할 때 단일 의사결정나무를 사용하는 것이 더 효율적인 경우도 있습니다. Python 영역에서는 Scikit-Learn 라이브러리를 가져와서 Random Forest를 활용하는데 활용하고 있습니다. 부스팅( Boosting 은 배깅과 달리 식별자를 직렬 형태로 생성하고 이전 식별자의 결과에 가중치를 주어 학습하는 방식이다. 학습에는 이전 결과가 필요하기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있지만, 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 정답률을 높이는 머신러닝 알고리즘으로, 머신러닝 영역에서 분류 문제를 풀 때 가장 많이 사용되는 모델로, 기존 의사결정 트리의 단점인 과적합 문제를 보완할 수 있다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 앙상블 방법의 일종으로, 앙상블 방법은 여러 모델을 결합하여 성능을 향상시키는 기법으로, 랜덤 포레스트(Random Forest)는 의사결정 트리를 기본 모델로 사용하여 여러 개의 의사결정 트리를 생성 및 그룹화한 후 결과를 종합적으로 고려하여 도식화한다. 다수결이나 평균법을 사용하여 결론을 내리는 것은 집단지성을 사용하여 결론을 내리는 것과 유사하며, 이는 결론이 한쪽으로 치우치는 것을 방지하고 더 나은 결론을 도출할 수 있게 해줍니다. Random Forest는 출력 변수와 입력 변수 간의 복잡한 관계를 모델링하여 예측력을 높일 수 있습니다. 그리고 이상값에 강해집니다. 그러나 이 모델은 다른 앙상블 방법에 비해 해석이 어렵고 유연성이 떨어집니다. 그리고 계산도 많이 필요하고, 학습에도 많은 시간이 소요되므로 이를 염두에 두고 사용해야 합니다.