랜덤포레스트(Random Forest)

랜덤포레스트란?

• 여러 나무(Tree)를 모아 숲(Forest)을 만듦으로써 더 좋은 예측을하게하는 앙상블(ensemble) 기법
• 여러 의사결정나무의 분류 결과를 취합하여 투표 형태로 결론을얻음

랜덤포레스트 구현방법

• 복원 추출로 데이터 부분집합들을 만들고, 일부 속성을 이용하여 서로 다른 여러 개의 의사결정나무를 만든 후, 다수결로 분류

장점

• 예측의 변동성이 줄어들며, 과적합을 방지할 수 있음
• 결측치의 비율이 높아져도 높은 정확도를 나타냄

단점

• 분류 규칙을 확인할 수 없어 결과에 대한 해석이 제한됨
• 나무의 수를 늘릴수록 의사결정나무에 비해 속도가 크게 떨어짐