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[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. 이미지출처:https://medium.com/@roiyeho/random-forests-98892261dc49 간단한 파이썬 코드 예제: from sklearn.datasets import load_iris f..
Machine Learning/머신러닝
2023. 9. 7. 23:06