여러 개의 결정 트리로 예측하는 랜덤 포레스트

랜덤 포레스트(Random Forest)는 여러 개의 결정 트리를 결합하여 더 정확하고 안정적인 예측을 수행하는 머신러닝 알고리즘입니다.

하나의 결정 트리만 사용하면 특정 데이터에 과적합될 가능성이 높지만, 랜덤 포레스트는 여러 개의 트리를 조합하여 일반화 성능을 향상시킵니다.

예를 들어 날씨 예측 모델은 여러 개의 결정 트리가 각각 다른 패턴을 학습한 후, 이들의 예측을 종합하여 날씨에 대한 최종 예측을 수행합니다.

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결정 트리 1: 내일 비가 올 확률 60%
결정 트리 2: 내일 비가 올 확률 70%
결정 트리 3: 내일 비가 올 확률 65%

최종 예측 (랜덤 포레스트): 평균적으로 65% 확률로 비가 올 것으로 예측

이처럼 랜덤 포레스트는 여러 개의 모델을 결합하여 예측 성능을 높이는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법 중 하나입니다.

앙상블 학습은 여러 개의 모델을 조합하여 단일 모델보다 더 나은 성능을 달성하는 머신러닝 기법을 뜻합니다.

랜덤 포레스트는 다음과 같은 과정으로 학습됩니다.

원본 데이터를 랜덤하게 선택하여 여러 개의 훈련 데이터 세트(Subsets)를 만듭니다.

이렇게 하면 각 결정 트리가 서로 다른 데이터를 학습하게 되어 모델의 다양성을 높일 수 있습니다.

각 데이터 샘플을 사용하여 여러 개의 결정 트리를 독립적으로 학습합니다.

이때 각 트리는 원본 데이터의 일부만을 학습하며, 랜덤하게 선택된 특성을 사용하여 분할 기준을 결정합니다.

새로운 데이터가 입력되면, 모든 트리가 개별적으로 예측을 수행한 후, 다음과 같이 최종 예측값을 결정합니다.

• 분류 문제: 다수결 투표(Majority Voting) 방식으로 최종 클래스를 결정

• 회귀 문제: 여러 트리의 예측값 평균을 계산하여 최종 예측값을 결정

이렇게 하면 단일 결정 트리보다 더 안정적이고 일반화된 예측이 가능합니다.

랜덤 포레스트는 과적합을 방지하면서도 강력한 예측 성능을 구현하는 머신러닝 알고리즘입니다.

숫자 데이터뿐만 아니라 범주형 데이터도 잘 처리하며, 이상치의 영향을 줄이는 데도 효과적입니다.

또한 학습 과정에서 어떤 변수가 중요한지를 자동으로 계산할 수 있어 변수 중요도를 파악하기 쉽다는 장점이 있습니다.

하지만 여러 개의 결정 트리를 학습하고 예측해야 하므로 연산량이 커질 수 있으며, 모델을 직관적으로 해석하기 어려운 점이 있습니다.

또한 실시간 예측을 수행해야 하는 환경에서는 다수의 트리를 동시에 실행해야 하므로 속도 면에서 불리할 수 있습니다.

지금까지 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트 등 머신러닝의 기본 알고리즘에 대해 알아보았습니다.

다음 수업에서는 지금까지 배운 내용을 바탕으로 간단한 퀴즈를 풀어보겠습니다.