인공지능, 머신러닝, 딥러닝
머신러닝 모델 소개 (4) - 랜덤 포레스트 (Random Forest)
머신러닝 모델 소개 시리즈의 네 번째 글입니다. 랜덤 포레스트(Random Forest)는 앙상블(Ensemble) 학습 방법 중 하나로, 여러 개의 결정 트리(Decision Tree)를 조합하여 더 강력한 분류 모델을 구축하는 방법입니다. 랜덤 포레스트는 과적합(Overfitting)을 줄이고 예측 성능을 향상시키는 데 효과적입니다. 이번 글에서는 랜덤 포레스트의 기본 개념을 소개하고, 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 실제 데이터에 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 모델 설명 랜덤 포레스트(Random Forest)는 분류와 회귀에 사용되는 지도학습 알고리즘으로 여러 개의 의사결정나무(Decision Tree)를 조합한 모델입니다. 의사결정나무는 일련의 if-else로 이루어..
