[머신러닝] 분류 : 랜덤 포레스트(Random Forest)

"데이터의 숲, Random Forest 분류 모델"

이번에는 머신러닝에서 널리 사용되는 'Random Forest(랜덤 포레스트)' 분류 모델에 대해 알아보겠습니다. 이 모델은 여러 개의 의사 결정 트리를 결합하여 예측하는 강력하고 안정적인 알고리즘입니다.



Random Forest 분류 모델은 여러 개의 의사 결정 트리를 생성하고, 각 트리의 예측 결과를 투표하여 최종 결과를 결정하는 방식으로 작동합니다. 이로 인해 각 트리의 장점을 살리고, 과적합을 방지하며 예측의 정확도를 높일 수 있습니다.

 

random forest model

이미지출처:https://medium.com/@roiyeho/random-forests-98892261dc49

 

간단한 파이썬 코드 예제:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터 로드
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Random Forest 분류 모델 생성 및 학습
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

 

적용 상황과 장단점:

Random Forest 분류 모델은 다양한 트리를 결합하여 예측하기 때문에, 단일 트리의 한계를 극복하고 데이터의 다양한 패턴을 잘 학습할 수 있습니다. 또한 트리의 수를 조정하여 과적합을 줄일 수 있어서, 많은 데이터에도 적용할 수 있습니다.

장점으로는 예측 결과의 안정성이 높아서 신뢰할 만한 예측을 제공합니다. 또한 특성의 중요도를 측정하여 데이터의 특성을 해석하기 쉽습니다. 또한 랜덤 한 특성을 사용하여 트리를 생성하므로, 다양한 특성이 모델에 포함되어 다양성을 높여줍니다.

하지만 모델이 복잡하기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있으며, 트리의 수나 깊이 등의 하이퍼파라미터 튜닝이 필요합니다.

Random Forest 분류 모델은 데이터의 다양한 패턴을 잘 학습하여 예측을 수행하며, 다양한 분류 문제에 효과적으로 활용할 수 있는 알고리즘입니다.