보안세상

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(R..