Machine Learning
[ML] 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델
랜덤 포레스트 모델 배경 - 앙상블 `랜덤 포레스트(Random Forest)`는 앙상블 기법의 하나의 예이다. `앙상블(ensemble)`이란, 여러 Base 모델들의 예측을 다수결 법칙 또는 평균을 이용해 통합하여 예측 정확성을 향상시키는 방법을 말한다. 앙상블 모델은 Base 모델들이 서로 독립적이며, Base 모델들이 무작위 예측을 수행하는 모델보다 성능이 좋은 경우 Base 모델모다 우수한 성능을 보여준다. 앙상블 모델의 오류율은 다음과 같은 식으로 나타낸다. 랜덤 포레스트 모델은 `의사결정나무(decision tree)모델`을 Base 모델로 사용한다. 의사결정나무모델은 다음과 같은 이유로 Base 모델로써 활용도가 높다. Low computational complexity : 데이터의 크기가..
