강력한 앙상블 학습 알고리즘인 랜덤 포레스트가 분류, 회귀 및 실제 AI 애플리케이션에서 어떻게 탁월한 성능을 발휘하는지 알아보세요.
랜덤 포레스트는 분류와 회귀 작업에 널리 사용되는 다재다능하고 강력한 머신 러닝(ML) 알고리즘입니다. 여러 개별 모델을 결합하여 단일 모델이 단독으로 달성할 수 있는 것보다 더 나은 예측 정확도와 견고성을 달성하는 앙상블 학습 방법군에 속합니다. 레오 브라이먼이 제안한 이 방법은 무작위성을 도입하여 의사 결정 트리의 개념을 기반으로 합니다.
랜덤 포레스트의 핵심은 훈련 단계에서 다수의 의사 결정 트리를 구성하는 방식으로 작동합니다. 각 트리는 학습 데이터의 서로 다른 무작위 하위 집합(배깅 또는 부트스트랩 집계라고 하는 기술)으로 학습되며 각 노드에서 최적의 분할을 결정하기 위해 무작위 기능 하위 집합만 사용합니다. 이러한 이중 무작위성은 트리를 데코레이션하여 앙상블을 더욱 견고하게 만드는 데 도움이 됩니다.
분류 문제의 경우, 랜덤 포레스트의 최종 출력은 모든 개별 트리의 다수결로 선택된 클래스입니다. 회귀 문제의 경우, 예측은 일반적으로 개별 트리의 평균 예측이 됩니다. 이 접근 방식은 '군중의 지혜'를 활용하여 다양한 모델 집합이 공동으로 더 정확한 예측을 내리고 단일 의사 결정 트리의 일반적인 문제인 과적합의 위험을 크게 줄입니다.
랜덤 포레스트를 정의하는 몇 가지 주요 측면이 있습니다:
랜덤 포레스트는 정확성, 견고함, 사용 편의성으로 인해 다양한 도메인에 적용되고 있습니다. 다음은 몇 가지 구체적인 예시입니다:
여러 유명 머신 러닝 라이브러리에서 랜덤 포레스트 알고리즘 구현을 제공합니다. 널리 사용되는 Python 라이브러리인 Scikit-learn은 하이퍼파라미터 튜닝 옵션이 포함된 포괄적인 랜덤 포레스트 구현을 제공합니다. XGBoost 및 LightGBM과 같은 다른 라이브러리는 대규모 데이터 세트의 속도와 성능에 최적화된 트리 기반 앙상블 방법의 효율적인 구현을 제공합니다.
랜덤 포레스트는 정형 데이터나 표 형식의 데이터에는 탁월하지만, 일반적으로 딥 러닝 모델에 비해 이미지와 같은 비정형 데이터를 포함하는 작업에는 적합하지 않습니다. 객체 감지 또는 이미지 분할과 같은 최첨단 컴퓨터 비전 작업의 경우 다음과 같은 모델이 적합합니다. Ultralytics YOLO 와 같은 모델이 일반적으로 선호됩니다. 비전 AI 프로젝트의 MLOps 라이프사이클을 간소화하는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하여 YOLO 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. 실제 애플리케이션에 YOLO 모델을 활용하는 다양한 Ultralytics 솔루션을 살펴보세요.
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