R random forest1 R을 이용한 머신러닝 - 6 (랜덤 포레스트 개념과 적용) 랜덤 포레스트 1. 개념랜덤포레스트는 의사결정트리를 앙상블 기법으로 학습시킨 모델로, 오버피팅을 방지하기 위해 고안된 방법이다. 랜덤포레스트 역시 분류와 회귀분석 모두에 사용될 수 있다. 앙상블 학습 기법이란 쉽게 말해, 하나의 예측에 여러가지 알고리즘을 투표를 거쳐 사용하는 것이다. 즉, 랜덤포레스트에서 사용하는 앙상블은 여러 개의 서로 다른 의사결정트리를 만들고, 투표를 통해 결과를 얻어내는 것이다. 하지만 의사결정트리 개념에서 정리한 것 처럼 의사결정 트리를 생성하게 된다면, 트리들이 모두 똑같거나 비슷한 트리로 생성될 것이다. 배심원 10명을 앉혀놨는데 모두 쌍둥이인 꼴이다(..) 이때 배심원의 출신을 랜덤하게 선정하는 방법이 바로 배깅(bagging == bootstrap aggregating).. 2017. 7. 18. 이전 1 다음