파이썬에서 랜덤 포레스트 예측 모델을 사용한 데이터 분석 마스터하기

 

데이터 분석은 유용한 정보와 통찰력을 추출하기 위해 데이터를 검사하고 변환하는 프로세스입니다. 랜덤 포레스트 예측 모델은 예측을 수행하고 데이터를 분류하기 위해 데이터 분석에 사용되는 널리 사용되는 기계 학습 기술입니다. 이 블로그 게시물에서는 Python 코드를 사용하여 데이터 분석에서 Random Forest 모델과 해당 응용 프로그램에 대해 설명합니다.

 

 

랜덤 포레스트 모델은 예측을 위해 여러 결정 트리를 결합하는 일종의 앙상블 학습 방법입니다. 이 모델은 매우 정확하고 과적합에 강하기 때문에 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 랜덤 포레스트의 기본 아이디어는 많은 수의 결정 트리를 구축한 다음 예측을 평균하여 최종 예측을 얻는 것입니다.

 

 

랜덤 포레스트 모델은 회귀 및 분류 작업 모두에 사용됩니다. 회귀 작업에서 모델은 연속 출력 변수를 예측하는 반면 분류 작업에서는 모델이 범주형 출력 변수를 예측합니다.

 

 

Python은 데이터 분석을 위한 인기 있는 프로그래밍 언어이며 여러 라이브러리를 통해 Random Forest 모델을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 글에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 랜덤 포레스트 모델을 구현합니다.

 

 

먼저 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다.

from sklearn.ensemble import RandomFrestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

 

 

다음으로 scikit-learn의 make_classification 함수를 사용하여 임의의 데이터 세트를 생성합니다. 이 함수는 분류 작업을 위한 임의의 데이터 세트를 생성합니다.

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=1)

 

 

train_test_split 함수를 사용하여 데이터 세트를 학습 및 테스트 세트로 분할합니다.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

 

 

다음으로 랜덤 포레스트 분류기 개체를 생성하고 훈련 데이터에 맞춥니다.

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max-depth=2, random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)

 

 

마지막으로 테스트 데이터를 예측하고 모델의 정확도를 계산합니다.

y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

 

 

 

출력은 테스트 데이터에 대한 모델의 정확도입니다.

 

 

랜덤 포레스트 모델은 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 랜덤 포레스트 모델의 몇 가지 일반적인 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

 

• 신용위험 분석
• 사기 탐지
• 질병 진단
• 주가 예측
• 고객 이탈 예측
• 이미지 분류

 

 

 

결론적으로 랜덤 포레스트 모델은 데이터 분석에서 데이터를 예측하고 분류하는 데 사용되는 인기 있는 기계 학습 기술입니다. Python을 사용하면 랜덤 포레스트 모델을 쉽게 구현할 수 있으며 scikit-learn 라이브러리는 필요한 모든 도구를 제공합니다. 데이터 분석에 관심이 있다면 랜덤 포레스트 모델은 반드시 알아야 할 기술입니다.