랜덤 포레스트 모델: Python 예제 코드가 포함된 종합 가이드

 

Random forest 모델은 분류 및 회귀 작업에 사용되는 인기 있는 기계 학습 알고리즘입니다. 더 정확한 예측을 위해 여러 개의 의사 결정 트리를 결합한 앙상블 학습 방법입니다. 이 글에서는 Random Forest 모델을 자세히 살펴보고 Python을 사용하여 적용하는 방법에 대한 예를 제공합니다.

 

 

 

 

랜덤 포레스트 모델 이해

 

Random Forest 모델은 일련의 규칙에 따라 의견을 제시하는 간단한 모델인 의사 결정 트리 개념을 기반으로 합니다. 의사 결정 트리는 과적합되기 쉽습니다. 즉, 훈련 데이터에서는 잘 수행되지만 새 데이터에서는 잘 일반화되지 않습니다. Random Forest는 여러 의사 결정 트리를 결합하고 협업 작업을 기반으로 예측을 수행하여 이 문제를 해결합니다.

 

 

Random Forest 알고리즘은 의사 결정 트리 집합을 생성하여 작동하며 각 트리는 원본 데이터의 하위 집합에 대해 학습됩니다. 학습하는 동안 알고리즘은 각 트리에서 사용할 피처의 하위 집합을 목적 없이 선택하여 각 트리가 서로 다르다는 것을 나타냅니다. 이 임의성은 과적합을 방지하는 것을 돕고 모델이 새 데이터에 잘 일반화 될 수 있도록 합니다.

 

 

Random Forest 모델이 훈련되면 새 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 모델은 일련의 입력 기능을 가져와 각 의사 결정 트리를 통해 전달합니다. 각각의 트리는 하나의 예측을 만들고, 최종적인 예측은 모든 트리들의의 집합적인 출력으로 근거를 두고 있습니다.

 

 

 

 

파이썬 예제 코드

 

그런 다음 Python과 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 Random Forest 모델을 적용하는 방법을 보여줍니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

# 무작위 데이터 세트 생성
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=0, shuffle=False)

# 랜덤 포레스트 분류기 훈련
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)
clf.fit(X, y)

# 새로운 데이터에 대한 예측
X_test = [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1]]
y_pred = clf.predict(X_test)
print(y_pred)

 

 

이 예에서는 4개의 피처와 2개의 훈련용 피처로 임의의 데이터 세트를 생성합니다. 우리는 또한 각각 최대 깊이가 2인 100개의 결정 트리로 Random Forest 분류기를 훈련합니다. 결국, 우리는 두 개의 새로운 데이터 포인트에 대한 예측을 하고 출력을 게시합니다.

 

 

 

 

Random Forest 모델은 분류 및 회귀를 포함한 다양한 작업에 사용할 수 있는 중요한 기계 학습 알고리즘입니다. 여러 결정 트리를 결합하는 피처는 과대적합을 방지하는 것을 돕고 모델이 새 데이터에 잘 일반화될 수 있도록 합니다.