빙글빙글 머학원생 일상

1. Random forest 등장 배경 2. Random forest 구조 및 원리 3. 주요 하이퍼파라미터 4. 기능 및 특징 5. 코드 구현(미완성) 1. RF(Random Forest) 등장 배경 Breiman[1]에 의해 제안된 다중 의사결정나무(Decision Tree)를 활용한 기계학습 알고리즘임 단일 의사결정나무의 경우 모든 피처를 변수로 사용하기 때문에 더 큰 조정(adjustment) 및 편향(bias)dl 발생하는 문제가 있어 성능을 개선하기 위해 제안된 강력한 기계학습 기법임[7] RF는 기존 1) Bagging(Bootstrap Aggregating)[2]의 이점을 살리고 2) Random subspace methods(=Attribute bagging)[3]을 추가함으로써 개별 ..