[머신러닝 알고리즘] Random Forest, 렌덤 포레스트에 대해서

• 앙상블 학습 기법 중 하나
• 여러개의 결정트리를 조합하여 성능을 향상시키는 지도학습 알고리즘
• 분류와 회귀문제 해결

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1. 랜덤 포레스트의 기본 개념

랜덤 포레스트는 단일 결정 트리의 단점을 보완하기 위해 개발된 알고리즘으로, 다수결 투표(Voting) 또는 평균(Averaging)을 통해 최종 예측을 만듭니다.

• 단일 결정 트리의 한계:
  결정 트리는 데이터에 매우 민감하며 과적합(Overfitting)되기 쉽습니다.
  랜덤 포레스트는 여러 트리를 결합해 과적합을 방지하고, 더 안정적이며 강건한 예측을 제공합니다.

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2. 랜덤 포레스트의 작동 원리

랜덤 포레스트는 다음 과정을 통해 학습과 예측을 수행합니다:

2.1 배깅(Bootstrap Aggregating)

• 배깅은 데이터 샘플을 무작위로 중복 추출(Resampling)하여 여러 개의 훈련 데이터셋(Subset)을 생성하는 과정입니다.
• 각 훈련 데이터셋으로 독립적인 결정 트리를 학습합니다.
• 이를 통해 트리 간 상관성을 줄이고 편향(Bias) 및 분산(Variance)을 조절할 수 있습니다.
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2.2 랜덤 특성 선택(Random Feature Selection)

• 각 결정 트리에서 노드를 분할할 때 전체 특성(Feature) 중 일부를 무작위로 선택하여 최적의 분할 기준(Split)을 찾습니다.
• 이는 트리 간 다양성을 증가시키고, 특정 특성에 과도하게 의존하는 현상을 방지합니다

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2.3 앙상블 과정

• 분류(Classification):
  각 트리가 예측한 클래스 결과를 투표(Voting)로 합산하여 최종 클래스를 결정합니다.
• 회귀(Regression):
  각 트리의 예측값을 평균(Averaging)하여 최종 예측값을 산출합니다.

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3. 랜덤 포레스트의 주요 특징

3.1 앙상블 학습

• 여러 약한 학습자(Weak Learner)를 결합하여 강한 학습자(Strong Learner)를 생성합니다.
• 단일 트리보다 일반화 성능이 뛰어납니다.

3.2 비선형 관계 처리

• 결정 트리를 기반으로 하기 때문에 선형적이지 않은 데이터 구조에도 잘 동작합니다.

3.3 내장된 변수 중요도 평가

• 랜덤 포레스트는 각 특성이 예측에 얼마나 기여했는지 평가(Feature Importance)하는 기능을 제공합니다.
• 이를 통해 중요한 특성을 식별할 수 있습니다.

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4. 랜덤 포레스트의 장점과 단점

4.1 장점

1. 과적합 방지:
   여러 트리의 예측 결과를 평균화하여 과적합을 방지합니다.
2. 다양한 데이터 처리 가능:
   분류와 회귀 문제 모두에 적용 가능하며, 비선형 데이터도 효과적으로 처리합니다.
3. 노이즈에 강함:
   개별 트리의 과도한 학습(Overfitting)을 완화하며, 노이즈의 영향을 줄입니다.
4. 변수 중요도 평가:
   중요한 특성을 식별할 수 있는 내장 기능이 있어 해석 가능성이 높습니다.

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4.2 단점

1. 복잡성과 계산 비용:
   트리가 많아질수록 학습과 예측 시간이 길어지고, 메모리 사용량도 증가합니다.
2. 해석 어려움:
   단일 트리보다 모델 구조가 복잡해 해석하기 어려울 수 있습니다.
3. 높은 차원의 데이터에 대한 한계:
   고차원 데이터에서 효율성이 떨어질 수 있으며, 최적의 성능을 위해 하이퍼파라미터 튜닝이 필요합니다.

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5. 랜덤 포레스트의 핵심 하이퍼파라미터

랜덤 포레스트의 성능은 하이퍼파라미터 설정에 따라 크게 영향을 받습니다. 주요 하이퍼파라미터는 다음과 같습니다.

5.1 n_estimators

• 생성할 결정 트리의 개수입니다.
• 트리가 많아질수록 성능이 좋아질 수 있지만, 계산 비용도 증가합니다.

5.2 max_features

• 각 노드를 분할할 때 사용할 특성의 최대 개수입니다.
• 기본값은 분류에서 전체 특성 개수​의 제곱근, 회귀에서는 전체 특성 개수입니다.

5.3 max_depth

• 각 트리의 최대 깊이를 제한합니다.
• 과적합을 방지하기 위해 설정할 수 있습니다.

5.4 min_samples_split

• 노드를 분할하기 위해 필요한 최소 샘플 수입니다.
• 값이 클수록 모델이 단순해지고, 과적합이 줄어듭니다.

5.5 min_samples_leaf

• 리프 노드에 있어야 하는 최소 샘플 수입니다.
• 과적합 방지에 유용합니다

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6. 랜덤 포레스트의 작동 방식 예시

분류 문제:

• 랜덤 포레스트는 예를 들어, 환자의 건강 상태(정상 vs 비정상)를 예측할 때 여러 결정 트리를 생성하고, 각 트리의 예측값을 다수결 투표를 통해 최종 클래스(정상 또는 비정상)로 예측합니다.

회귀 문제:

• 랜덤 포레스트는 주택 가격을 예측할 때 각 트리가 주어진 특성에 기반한 예측값을 생성하고, 이 값들을 평균내어 최종 예측값을 제공합니다.

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랜덤 포레스트의 실제 응용 사례

랜덤 포레스트는 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.

• 의료: 질병 진단, 유전자 데이터 분석.
• 금융: 사기 탐지, 신용 점수 예측.
• 마케팅: 고객 이탈 예측, 추천 시스템.
• 생물학: 단백질 구조 예측, 생물종 분류.
• 컴퓨터 비전: 이미지 분류 및 객체 탐지.