1. 배경 소개
랜덤 포레스트(Random Forest)는 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘으로 다중 의사결정 트리를 기반으로 하는 앙상블 학습 방법입니다. 랜덤 포레스트는 여러 개의 독립적인 의사 결정 트리를 구성하고 특정 전략을 통해 예측 결과를 융합하여 보다 안정적이고 정확한 예측 결과를 얻습니다. 이 방법의 핵심 아이디어는 다양성과 독립성을 통해 과적합을 줄이고 일반화 능력을 향상시키는 것입니다.
Random Forest의 핵심 기술은 Bootstrap(Bootstrapping)과 Bagged(Bootstrap Aggregating)입니다. 부트스트랩은 원본 데이터 세트에서 하위 집합을 여러 번 무작위로 샘플링하여 여러 훈련 세트를 생성한 다음 이러한 훈련 세트를 사용하여 여러 의사결정 트리를 훈련하는 무작위 샘플링 방법입니다. 배깅은 각 결정 트리의 훈련 프로세스에 무작위성을 도입함으로써 달성됩니다. 특히 특징을 무작위로 선택하고 훈련 샘플을 무작위로 선택함으로써 달성됩니다.
이 글에서는 부트스트랩과 배깅의 개념, 원리, 구현을 심층적으로 살펴보고 특정 코드 예제를 통해 작동 방식을 설명합니다. 마지막으로 랜덤 포레스트의 향후 개발 동향과 과제에 대해서도 논의하겠습니다.
2. 핵심 개념과 연관성
2.1 부트스트랩
부트스트랩은 무작위 샘플링 방법으로, 핵심 아이디어는 원래 데이터 세트에서 하위 집합을 여러 번 무작위로 샘플링하여 여러 훈련 세트를 생성한 다음 이러한 훈련 세트를 사용하여 여러 의사결정 트리를 훈련하는 것입니다. 부트스트랩의 목적은 과적합을 줄이고 다양성을 통해 일반화 능력을 향상시키는 것입니다.
Bootstrap의 구체적인 단계는 다음과 같습니다.
- 하위 집합은 원본 데이터 세트에서 무작위로 선택되며 원본 데이터 세트와 크기가 동일합니다.
- 추출된 하위 집합을 사용하여 의사결정 트리를 훈련합니다.
- 위 프로세스를 여러 번 반복하여 여러 의사결정 트리를 생성합니다.
- 다중 결정 트리의 예측 결과는 특정 전략을 통해 융합되어 최종 예측 결과를 얻습니다.