반응형 파이썬 머신러닝 가이드: 5가지 랜덤 포레스트 기법 소개 머신러닝의 다양한 알고리즘 중에서 랜덤 포레스트는 특히 안정성과 정확성으로 많은 사랑을 받고 있습니다. 이 글에서는 랜덤 포레스트의 기본 개념과 함께, 실제 활용할 수 있는 5가지 기법을 소개하겠습니다. 또한, 다양한 사례와 실용적인 팁을 통해 독자 여러분이 랜덤 포레스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 도와드리겠습니다.랜덤 포레스트란?랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 생성하고 이들의 예측 결과를 결합하여 최종 예측을 수행하는 앙상블 학습 기법입니다. 각 결정 트리는 데이터의 무작위 샘플을 사용하여 학습되며, 이는 과적합을 방지하는 데 도움을 줍니다. 이 기법은 분류와 회귀 문제 모두에서 우수한 성능을 보입니다.랜덤 포레스트 기법 1: 하이퍼파라미터 튜닝랜덤 포레스트 모델의 성능을 극대화하려면 하이퍼.. 2025. 4. 16. 이전 1 다음 반응형