머신 러닝을 위한 랜덤 포레스트 앙상블 방법

 

안녕하세요!! 오늘은 Random Forest의 기본 내용을 다루고 Python으로 어떻게 구현하는지 보여드리려고 합니다.

 

효과적인 머신 러닝 알고리즘을 찾는다면 Random Forest가 딱이지 않나 싶습니다. Random Forest는 정확한 예측을 생성하기 위해서 여러 결정 트리를 결합하는 앙상블 방법입니다.

 

 

 

 

랜덤 포레스트란 무엇일까요?

 

Random Forest는 결정 트리의 앙상블을 사용해서 예측을 하는 머신 러닝 알고리즘입니다. 의사 결정 트리는 input 피처를 기반으로 if-then 문을 따라 예측을 수행하는 간단하면서도 직관적인 모델이죠. 또한, 의사 결정 트리는 구현하고 해석하는 것은 쉽지만 과적합이 쉽게 일어나고, 분산도 높게 나올 수 있습니다. Random Forest는 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 여러 의사 결정 트리를 결합해서 보다 정확한 예측을 합니다.

 

 

 

 

랜덤 포레스트는 어떻게 작동할까요?

 

Random Forest는 위에서 언급했듯이 여러 의사 결정 트리를 생성하고 예측을 집계해 줍니다. 각 의사 결정 트리는 train 데이터의 임의 하위 집합과 input 피처의 임의 하위 집합에 대해 훈련됩니다. 훈련 과정에서 임의성을 도입함으로써 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시켜줍니다. 결정 트리가 훈련이 되면 다수결 투표(classification)나 평균화(regression)을 사용해서 예측이 집계되는 방식입니다.

 

 

 

 

랜덤 포레스트 파이썬에서 구현하기

 

Python에서 Random Forest를 구현하기 위해서 scikit-learn 라이브러리를 사용했습니다. scikit-learn은 머신 러닝 모델을 구축하고 훈련하기 위한 간단하면서도 효율적인 머신 러닝 라이브러리입니다. 아래 코드는 iris 데이터 세트에서 scikit-learn을 사용해서 Random Forest 모델을 훈련한 방법의 예입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# iris 데이터 세트 로드
iris = load_iris()

# 데이터를 train 및 test 세트로 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 랜덤 포레스트로 훈련
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

# test 세트 모델 평가
score = rf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(score * 100))

 

 

위의 예시 코드에서는 먼저 iris 데이터 세트를 로드하고 train, test 세트로 분할했습니다. 그다음 100개의 트리가 있는 랜덤 포레스트를 만들로 train 데이터를 훈련시켰습니다. 마지막으로 test 세트에서 모델의 정확도를 평가해 주었습니다. 몇 줄 되지도 않는 코드만으로도 모델을 구축하고 훈련이 되다니~

 

 

 

 

요약해 보자면, 랜덤 포레스트는 분류 모델이든, 회귀 모델이든 모두 사용할 수 있는 유용한 머신 러닝 알고리즘입니다. 여러 의사 결정 트리를 결합하여 과적합도 줄이고, 성능도 향상시키고! 더 다양하게 랜덤 포레스트를 시도해 보고 머신 러닝 모델의 성능을 어떻게 하면 더 향상시킬 수 있는지 꾸준히 배워보자구요!