랜덤 포레스트

랜덤 포레스트 작동 방식

이 알고리즘은 트리 간의 다양성을 보장하기 위해 두 가지 핵심 기술을 사용하여 의사 결정 트리의 앙상블, 즉 '숲'을 구축합니다:

1. 배깅(부트스트랩 집계): 포리스트의 각 트리는 원본 데이터 세트의 다른 무작위 샘플로 훈련되며, 대체를 통해 추출됩니다. 즉, 단일 트리의 학습 세트에서 일부 데이터 포인트는 여러 번 사용되는 반면, 다른 데이터 포인트는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 이 프로세스는 분산을 줄이는 데 도움이 됩니다.
2. 특징 무작위성: 랜덤 포레스트는 트리를 구성하는 동안 노드를 분할할 때 모든 피처를 평가하는 대신 사용 가능한 피처의 무작위 하위 집합만 고려합니다. 이렇게 하면 트리가 더욱 장식화되어 앙상블이 더욱 견고해집니다.

포리스트가 학습되면 새로운 데이터 포인트에 대한 예측을 하려면 포리스트의 모든 나무에 이를 전달해야 합니다. 분류 작업의 경우, 최종 예측은 모든 트리의 과반수 투표로 결정됩니다. 회귀 작업의 경우 최종 예측은 모든 트리의 예측 평균으로 결정됩니다.

주요 개념 및 장점

랜덤 포레스트의 이해에는 몇 가지 핵심 개념이 포함됩니다:

• 의사 결정 트리: 기본 구성 요소입니다. 랜덤 포레스트는 개별 트리의 단순성과 해석 가능성을 활용하면서 과잉 적합 경향을 완화합니다.
• 앙상블 방법: 여러 모델(트리)을 결합하여 전체 성능을 개선하는 방법으로, ML의 일반적인 전략입니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝: 포리스트의 트리 수와 각 분할에서 고려되는 피처 수와 같은 매개변수는 교차 검증 또는 특수 하이퍼파라미터 튜닝 가이드와 같은 기술을 통해 세심하게 조정해야 합니다.
• 특징 중요도: 무작위 포리스트는 예측을 할 때 각 특징의 중요성을 추정하여 데이터에 대한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이는 종종 피처가 모든 트리에서 불순물을 줄이는 데 얼마나 기여하는지에 따라 계산됩니다.

높은 예측 정확도, 노이즈 및 이상값에 대한 견고성, 많은 특징을 가진 대규모 데이터 세트의 효율적인 처리, 과적합을 방지하는 내장 메커니즘 등이 장점입니다. 그러나 더 단순한 모델에 비해 훈련하는 데 계산 집약적일 수 있으며 단일 의사 결정 트리보다 해석 가능성이 낮은 것으로 간주되는 경우가 많습니다.

실제 애플리케이션

랜덤 포레스트는 다용도로 사용되며 여러 도메인에서 사용됩니다:

1. 재무 모델링: 은행은 신용 위험 평가에 랜덤 포레스트를 사용하여 대출 신청자의 재무 이력 및 특성을 기반으로 채무 불이행 가능성을 판단합니다. 또한 사기 탐지 시스템에도 적용됩니다. 금융 분야의 AI에 대해 자세히 알아보세요.
2. 의료 진단: 의료 이미지 분석에서 랜덤 포레스트는 MRI 스캔과 같은 의료 이미지를 분류하여 이상 징후를 감지하거나 임상 데이터를 기반으로 환자의 결과를 예측하여 더 빠르고 정확한 진단에 기여할 수 있습니다. 의료 솔루션의 AI에 대해 자세히 알아보세요.
3. 전자 상거래: 추천 시스템에서 사용자 선호도를 예측하고 제품을 제안하는 데 사용됩니다.
4. 농업: 환경 요인을 기반으로 작물 수확량을 예측하여 농업 솔루션의 AI에 기여합니다.

다른 모델과의 비교

• 결정 트리와 비교: 의사 결정 트리로 구축된 랜덤 포레스트는 단일 트리에서 흔히 발생하는 높은 분산과 과적합 문제를 극복하기 위해 많은 트리를 집계합니다.
• 그라디언트 부스팅(XGBoost/LightGBM)과 비교: XGBoost 및 LightGBM과 같은 알고리즘도 트리 기반 앙상블이지만 트리를 순차적으로 구축하며, 새로운 트리는 이전 트리의 오류를 수정하려고 시도합니다. 랜덤 포레스트는 트리를 독립적으로 병렬로 구축합니다. 부스팅 방법은 때때로 더 높은 정확도를 달성할 수 있지만 더 세심한 매개변수 조정이 필요할 수 있습니다.
• 대 딥 러닝: 랜덤 포레스트는 일반적으로 정형 데이터나 표 형식의 데이터에 탁월합니다. 이미지나 시퀀스와 같은 비정형 데이터의 경우 일반적으로 컨볼루션 신경망(CNN) 또는 트랜스포머와 같은 딥 러닝(DL) 모델이 선호됩니다. 객체 감지 또는 이미지 분할과 같은 작업은 종종 다음과 같은 모델에 의존합니다. Ultralytics YOLO와 같은 모델을 사용하며, 이러한 모델은 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하여 학습 및 관리할 수 있습니다.

기술 및 도구

여러 유명 머신 러닝 라이브러리에서 랜덤 포레스트 알고리즘의 구현을 제공합니다. 널리 사용되는 Python 라이브러리는 하이퍼파라미터 튜닝 옵션이 포함된 포괄적인 랜덤 포리스트 구현을 제공합니다. 많은 기존 ML 작업에는 강력하지만, 최첨단 컴퓨터 비전 애플리케이션의 경우 MLOps 수명 주기를 지원하는 특수 아키텍처와 플랫폼이 필요한 경우가 많습니다. 실제 비전 AI 문제에 YOLO 모델을 활용하는 다양한 Ultralytics 솔루션을 살펴보세요.