랜덤포레스트(Random Forest)

머신러닝에서 널리 사용되는 앙상블 학습(Ensemble Learning) 방법 중 하나입니다.
앙상블 학습은 여러 개별 모델의 예측을 결합하여 더 강력하고 정확한 예측을 수행하는 방식입니다.
랜덤 포레스트는 의사결정 트리(Decision Tree)를 기반으로 구성된 앙상블 모델입니다.

의사결정 트리는 특정 기준에 따라 데이터를 분할하여 예측 모델을 구축하는데 사용됩니다.
트리의 뿌리(root)에서부터 시작하여 가지(branch)를 따라 내려가며 데이터를 분할하고 예측을 수행합니다.
하지만 단일 의사결정 트리는 데이터에 과적합(Overfitting) 되기 쉬워 예측력이 제한될 수 있습니다.
이를 보완하기 위해 랜덤 포레스트는 다수의 의사결정 트리를 생성하고, 각각의 트리가 독립적으로 학습하도록 합니다.

특징

부트스트랩 샘플링(Bootstrap Sampling)

랜덤 포레스트는 데이터에서 무작위로 중복을 허용하여 샘플을 선택합니다.
이렇게 함으로써 각 트리는 서로 다른 데이터 세트로 학습됩니다.
부트스트랩 샘플링은 데이터의 일부를 누락시키고 다른 데이터로 대체함으로써 트리의 다양성을 증가시킵니다.

특성 무작위 선택(Random Feature Selection)

각 의사결정 트리의 분할을 수행할 때, 무작위로 일부 특성들을 선택합니다.
이렇게 함으로써 각 드리는 서로 다른 특성 조합으로 학습됩니다.
특성 무작위 선택은 다양한 특성들의 중요도를 고려하면서 트리의 다양성을 높이는 데 도움을 줍니다.

과적합 방지

랜덤 포레스트는 다수의 트리를 사용하고 각 트리는 무작위로 선택된 데이터와 특성으로 학습되기 때문에 과적합에 강한 모델입니다.
각 트리는 다양한 샘플과 특성을 고려하여 학습하므로 전체 모델의 예측력과 일반화 성능이 향상됩니다.

변수 중요도 평가

랜덤 포레스트는 각 트리에서 분할에 사용되는 특성의 중요도를 계산할 수 있습니다.
특성의 중요도는 해당 특성이 분할에 기여하는 정도를 나타내며, 모델에서 어떤 특성이 예측에 가장 중요한 역할을 하는지 파악하는 데 유용합니다.

앙상블 예측

랜덤 포레스트는 모든 개별 트리의 예측 결과를 결합하여 최종 예측을 수행합니다.
분류 문제의 경우, 다수결 투표를 사용하여 클래스를 결정하고
회귀 문제의 경우, 개별 트리의 예측값들의 평균을 구합니다.
이를 통해 다수의 트리가 독립적으로 학습하고 예측하는 장점을 활용하여 안정적이고 정확한 예측을 가능하게 합니다.

분류 문제의 예로는 스팸 메일 분류, 질병 진단, 이미지 분류 등이 있으며, 회귀 문제의 예로는 주택 가격 예측, 판매량 예측 등이 있습니다.

매개변수 설정에 따라 성능이 달라질 수 있으며, 트리의 개수와 각 트리의 깊이 등이 주요한 매개변수입니다.
데이터의 특성과 문제의 복잡도에 따라 적절한 매개변수를 선택하여 모델을 구성해야 합니다.

요약

랜덤 포레스트는 의사결정 트리를 기반으로 한 앙상블 학습 방법으로, 다수의 트리를 생성하고 무작위로 선택된 데이터와 특성으로 랜덤 포레스트는 개별 트리가 독립적으로 학습하고 예측하기 때문에 병렬 처리에 적합하며, 대규모 데이터셋에 대한 처리에도 효율적입니다.
또한, 랜덤 포레스트는 데이터의 특성들 간의 상관 관계에 영향을 받지 않고 독립적으로 작동하기 때문에 다중공선성(Multicollinearity) 문제를 해결할 수 있습니다.

단점

단점은 해석력이 낮을 수 있는 점입니다.
앙상블 학습은 여러 개별 모델의 결합으로 이루어지기 때문에 개별 트리가 어떻게 예측을 수행하는지 이해하기 어려울 수 있습니다.
또한, 트리의 개수가 많을수록 모델의 복잡성이 증가하고 예측 시간이 증가할 수 있습니다.