랜덤 포레스트

랜덤 포레스트 작동 방식

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.

주요 특징

랜덤 포레스트를 정의하는 몇 가지 주요 측면이 있습니다:

• 앙상블 방법: 여러 의사 결정 트리의 예측을 결합합니다.
• 배깅: 각 트리는 원본 데이터 세트의 부트스트랩 샘플로 학습됩니다. 부트스트랩 집계(배깅)에 대해 자세히 알아보세요.
• 특징 무작위성: 각 노드 분할 시 피처의 무작위 하위 집합만 고려합니다.
• 분산 감소: 많은 장식 관련 트리에서 예측을 평균화하면 모델의 전체 분산이 낮아집니다.
• 특징 중요도: 기능 중요도: 예측에 가장 큰 영향을 미치는 입력 변수를 나타내는 기능 중요도 추정치를 제공할 수 있습니다.

랜덤 포레스트의 응용

랜덤 포레스트는 정확성, 견고함, 사용 편의성으로 인해 다양한 도메인에 적용되고 있습니다. 다음은 몇 가지 구체적인 예시입니다:

1. 금융: 금융 데이터의 복잡한 패턴을 식별하는 것이 중요한 신용 평가 및 사기 탐지 등의 업무에 광범위하게 사용됩니다.
2. 헬스케어: 딥러닝은 이미지 기반 작업에서 주로 사용되지만, 환자 기록을 기반으로 한 질병 예측이나 이상 징후를 식별하기 위한 의료 이미지 분석과 같은 분야에도 적용되고 있습니다. 의료 분야의 AI 솔루션을 살펴보세요.

기술 및 도구

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.