랜덤 포레스트: 알고리즘, 변수 중요도 총 정리
랜덤 포레스트는 머신러닝의 앙상블 기법 중 하나로, 여러 개의 의사결정나무를 결합하여 더 나은 예측 성능을 달성하는 방법입니다. 랜덤 포레스트 알고리즘, 랜덤 포레스트 변수 중요도, 그리고 랜덤 포레스트 모델은 이 기법의 핵심적인 요소들로, 이 세 가지 키워드를 중심으로 랜덤 포레스트에 대해 상세히 알아보겠습니다. 랜덤 포레스트 알고리즘랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정나무를 생성하고, 그 결과를 종합하여 예측하는 알고리즘입니다. 이러한 과정은 다음과 같습니다:부트스트랩 샘플링: 원본 데이터에서 무작위로 샘플을 추출하여 각 나무에 사용합니다.특성 선택: 각 노드에서 모든 특성을 고려하는 것이 아니라, 무작위로 선택된 일부 특성만을 고려하여 나무를 분할합니다.나무 생성: 각 나무는 독립적으로 생성되며, 가..