랜덤 포레스트(Random Forest)는 무엇인가?

Random Tree model

랜덤 포레스트(Random Forest)는 의사결정나무(Decision Tree)를 여러 개 결합하여 만든 앙상블 모델입니다. 의사결정나무는 데이터를 기반으로 예측 모형을 만들어내는데, 이 모형은 각각의 변수들이 독립적으로 기여하며 예측을 수행합니다. 그러나 의사결정나무는 과적합(Overfitting) 문제가 발생하기 쉽습니다.

랜덤 포레스트는 이러한 문제를 해결하기 위해 의사결정나무를 여러 개 결합하여 다수결로 최종 예측 결과를 도출하는 방법입니다. 또한 각 의사결정나무를 만들 때, 트리를 구성하는 노드에서 분할할 때 사용하는 변수를 무작위로 선택합니다. 이는 변수의 다양성을 증가시켜 과적합을 방지하고 예측 성능을 향상시키는데 도움을 줍니다.

랜덤 포레스트는 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제 모두에 사용될 수 있으며, 높은 예측 성능과 상대적으로 적은 시간과 노력으로 모델을 만들 수 있다는 장점이 있습니다. 또한 변수의 중요도를 계산하여 변수의 중요도를 확인할 수 있어, 변수 선택에 대한 힌트를 제공합니다.

하지만 랜덤 포레스트 모델은 해석력이 떨어지는 단점이 있습니다. 특히, 결정 경계(decision boundary)가 비선형이며, 트리가 많아질수록 결정 경계가 더욱 부드러워져서 직관적으로 해석하기 어렵습니다. 또한, 예측 성능이 높다는 장점이 있지만, 모델을 만들기 위한 계산량이 많다는 단점도 있습니다.