[개념편] 랜덤포레스트(Random Forest) 이것만 알고가자! - 기계학습, 의사결정나무, 배깅, 앙상블 모델, 노코드 분석

안녕하세요, BigZami입니다!! 오늘은 기계학습(Machine Learning) 종류의 기능블록의 사용 매뉴얼을 안내해드릴려고 합니다 기계학습 하면 떠오르는 모델, 무엇이 있을까요? 저는 랜덤포레스트 (Random Forest)가 가장 먼저 생각나네요~ 고로 오늘의 주제 Random Forest 입니다!!!! 이 포스팅 이후에 다음에 예정된 주제는 의사결정나무인데 랜덤포레스트의 차이를 함께 말씀드리면 너무 좋을 것 같아서 준비해봤습니다 ㅎㅎ 자세한 내용은 이론을 통해 알아보고 BigZami로 어떻게 사용하는지 알려드리도록 하겠습니다:) 1. 의사결정나무와 랜덤포레스트 의사결정나무는 학습데이터에 따라 생성된 모델들이 매우 달라지기 때문에 일반화하여 사용하는 데 어려움이 따라요. 이것이 바로 오버피팅 (Overfitting)이죠!! 즉, 학습에 쓰인 데이터에 너무 잘 맞추어져 있어 다른 데이터가 들어왔을 때는 크게 성능이 좋지 않다는 것입니다. 그래서 의사결정나무에서도 가치지기와 같...