랜덤 포레스트는 높은 정확도와 많은 입력 변수를 처리할 수 있는 능력으로 널리 사용되는 다목적 머신러닝 알고리즘입니다. 학습 중에 다수의 의사 결정 트리를 구성하고 개별 트리의 모드인 클래스(분류) 또는 평균 예측(회귀)을 출력하는 방식으로 작동하는 앙상블 학습 방식입니다. 이 접근 방식은 과적합을 줄이고 모델의 일반화 가능성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
랜덤 포레스트는 각 내부 노드가 특징을, 각 가지가 결정 규칙을, 각 리프 노드가 결과를 나타내는 나무와 같은 구조인 의사 결정 트리의 개념을 기반으로 합니다. 랜덤 포레스트는 학습 데이터의 무작위 하위 집합과 특징의 무작위 하위 집합을 사용하여 여러 개의 의사 결정 트리를 생성함으로써 이를 개선합니다. 이러한 무작위성은 트리를 장식하는 데 도움이 되어 전체 모델을 더욱 견고하게 만듭니다.
학습 중에 포리스트의 각 트리는 "배깅"(부트스트랩 집계)이라는 기술을 사용하여 구성됩니다. 배깅은 훈련 데이터를 무작위로 샘플링하여 교체하는 것으로, 일부 데이터 포인트는 단일 트리의 훈련 세트에 여러 번 포함될 수 있는 반면 다른 데이터 포인트는 제외될 수 있습니다. 또한 트리의 각 노드에서는 전체 특징 집합이 아닌 특징의 무작위 하위 집합을 분할 대상으로 고려합니다. 이렇게 하면 트리의 다양성이 더욱 증가합니다.
예측을 할 때 포리스트의 각 트리는 결과에 '투표'하고, 최종 예측은 다수결(분류의 경우) 또는 개별 트리 예측의 평균(회귀의 경우)에 의해 결정됩니다. 이 앙상블 접근 방식은 예측을 원활하게 하고 모델의 분산을 줄이는 데 도움이 됩니다.
랜덤 포레스트는 강력한 성능, 사용 편의성, 다양한 유형의 데이터를 처리하는 능력으로 인해 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서 높은 관련성을 지니고 있습니다. 다른 알고리즘과 비교하기 위한 벤치마크 모델로 자주 사용됩니다. 고차원 데이터, 결측치, 특징 중요도 추정을 처리하는 이 알고리즘의 능력은 많은 애플리케이션에서 유용한 도구로 활용되고 있습니다.
랜덤 포레스트는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 다음은 두 가지 구체적인 예시입니다:
랜덤 포레스트는 의사 결정 트리와 밀접한 관련이 있지만 앙상블 특성이 다릅니다. 단일 의사 결정 트리는 과적합과 높은 분산이 발생하기 쉽지만, 랜덤 포레스트는 여러 트리를 결합하여 이러한 문제를 완화합니다. 이와 관련된 또 다른 용어로는 그라데이션 부스팅이 있는데, 이 역시 의사 결정 트리의 앙상블을 구축하지만 각 트리가 이전 트리의 오류를 수정하면서 순차적으로 수행합니다. 이와 대조적으로 랜덤 포레스트는 트리를 독립적으로 병렬로 구축합니다.
여러 유명 머신 러닝 라이브러리에서 랜덤 포레스트 알고리즘 구현을 제공합니다. 널리 사용되는 Scikit-learn( Python 라이브러리는 다양한 사용자 지정 옵션을 갖춘 포괄적인 랜덤 포리스트 구현을 제공합니다. XGBoost 및 LightGBM과 같은 다른 라이브러리에서도 랜덤 포레스트의 변형을 포함한 트리 기반 앙상블 방식의 효율적인 구현을 제공합니다. Ultralytics 웹사이트에서 다른 컴퓨터 비전 작업에 대한 Ultralytics YOLO 모델도 살펴볼 수 있습니다. 정보 페이지에서 Ultralytics 에 대해서도 자세히 알아볼 수 있습니다.
랜덤 포레스트의 원리와 응용을 이해함으로써 실무자는 이 강력한 알고리즘을 활용하여 다양한 작업을 위한 강력하고 정확한 모델을 구축할 수 있습니다. 머신러닝을 처음 접하는 사람이든 숙련된 개발자이든, 랜덤 포레스트의 기능을 살펴보는 것만으로도 AI 툴킷을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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